概念的问题：SessionBean是不是只能针对一个客户端程序，是不是只能在一个程序里保存变量，这个程序结束或者

poko 2005-03-08 06:22:48

概念的问题：SessionBean是不是只能针对一个客户端程序，是不是只能在一个程序里保存变量，这个程序结束或者另外启动一个，这个变量都不能读取
比如我有个变量X
开始时候这个X=100
第一个程序最后运行结束时X为30
第2个程序去读这个X是不是又是100了，而不是第一接下来的30？？

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linhao315 2005-03-13

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无状态会话BEAN不保存状态，有状态会话BEAN会保存状态，不过每个状态都是调用者特定的，不同调用者一般有不同状态。

zsq666 2005-03-13

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r9lu 2005-03-08

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内容概要：本文提出“华光境·Spring AI智能体架构”，强调在AI系统设计中应突出核心创新而非盲目堆砌技术。通过将“七境诊断系统”（真诚、清净、平等、华光、无畏、欢喜、自在）作为智能体的中枢神经系统，构建以七境引擎为核心的Spring AI架构。文章详细阐述了七境引擎的架构设计、匹配算法（七境归元器）、结构化知识库（心境图谱）以及可视化呈现方式，主张将东方修心智慧深度融入AI架构，实现可解释、可追踪、可更新的智能化诊断与输出。同时提供了架构评估的“自信矩阵”与“五个必须”检查清单，避免装饰化、黑箱化等常见误区。; 适合人群：具备Spring Boot与AI应用开发经验，关注架构设计与系统创新的技术负责人、AI产品经理及中高级研发工程师。; 使用场景及目标：① 设计具有文化内涵与情感智能的企业级AI智能体；② 在技术架构中突出核心创新点，提升系统的可解释性与差异化竞争力；③ 避免AI项目陷入技术堆砌或价值模糊的困境，实现“大道至简”的自信架构表达。; 阅读建议：此资源不仅提供代码实现，更强调架构思维与创新表达，建议结合文中的架构图、接口设计与可视化方案进行实践，并运用“五个必须”清单持续检验核心创新在系统中的渗透程度。

FATF 资产追回的运营挑战.pdf

内容概要：本文详细介绍了一个基于Simulink构建的功能完备的单相非控全波桥式整流器仿真模型，重点聚焦于其在电阻-电感（RL）负载条件下的工作特性分析。该模型完整实现了交流到直流的转换过程，能够精确呈现整流电路的关键工作原理，并动态展示输出电压与电流的波形变化，涵盖导通角、换向过程及负载影响等核心现象，适用于对电力电子变换技术的基础研究与高级仿真分析。; 适合人群：电气工程、自动化、电力电子及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力电子系统设计与仿真的初级科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高校课程教学与实验，帮助学生深入理解全波桥式整流器的工作机制及RL负载对输出特性的影响规律；②作为电力电子系统仿真的基础模块，支撑更复杂的电源变换系统（如滤波电路、稳压系统）的设计与验证；③辅助工程技术人员开展整流电路的参数优化、性能评估与故障诊断研究。; 阅读建议：建议读者在Simulink环境中动手搭建并调试该模型，通过调整电源频率、电感与电阻参数，观察其对输出波形平滑度、电流连续性及谐波含量的影响，进而深入掌握整流电路的动态响应特性，并可在此基础上拓展为可控整流、PWM整流或功率因数校正电路的研究。

内容概要：本文聚焦于“基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究”，通过Matlab平台实现算法仿真，并与遗传算法、标准粒子群算法进行对比分析。研究旨在通过改进粒子群优化（PSO）算法，提升无人机在复杂环境下的路径规划性能，重点优化路径长度、避障能力及算法收敛速度。文中系统阐述了改进PSO的算法设计原理、数学模型构建、关键参数设定及仿真环境搭建流程，通过大量仿真实验验证了所提算法在路径规划任务中的有效性与优越性，为智能优化算法在无人系统中的应用提供了可靠的技术支持。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础和Matlab编程能力，从事无人机控制、路径规划、智能导航、自动化及人工智能等相关领域的研究生、科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于无人机自主飞行、智能交通系统、无人作战平台等实际场景中的路径规划任务，提升系统智能化决策水平；②为算法研究人员提供改进PSO算法的完整实现方案，支持与遗传算法（GA）等主流智能算法的性能对比研究；③服务于科研论文复现、课程设计、毕业设计及教学演示，推动智能优化技术的教学与实践发展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行同步运行与调试，深入理解算法迭代机制与参数敏感性，可进一步尝试在不同地形条件、动态障碍物环境或三维空间中开展扩展性实验，以全面掌握路径规划算法的设计思路与优化技巧。

代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/b55ca947cc87 概述 SpatialImageService提供了一个后台AQI渲染图片服务，服务采用NodeJS开发，通过空间插值算法计算污染分布，并通过NodeCanvas绘制图片\ 前端通过post将数据传入后台处理，后台返回渲染后的图片，可用于前端地图叠加\ 系统可独立部署，图片获取可跨域，与应用相对独立。运行环境 nodejs 依赖 node-canvas\ d3\ express 配置通过配置bin/www 配置服务端口号启动 node hot.js 接口渲染服务： url: /render/spa\ 说明:返回渲染后的png图片\ 方式：get\ 参数：{data:\ {datas:[{lat:117,lng:21,value}...],}\ size:[200,300],\ center:[117.0,21.2],\ scale:4000,\ sectorName:'广东省'}\ 返回：image/png\ \ url: /render/location\ 说明：返回图片ne,sw对应的坐标\ 方式：get\ 参数：{ size:[200,300],\ center:[117.0,21.2],\ scale:4000,\}\ 返回：appliction/json\ 渲染图

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