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上海
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AMESB技术上有以下主要特点:
- 基于异步消息,标准化统一API,模式化编程
- 消息体大小、并发处理能力的阀门控制
- 提供高可靠的服务监控、防阻塞能力
- 支持内存队列和持久化存储队列
- 消息基于二进制java对象而不是XML文本,具备消息体大小及序列化深度约束能力
- 支持多种通信协议(WmIS、RMI、HTTP),消除协议间差异,对消息对象完全透明
- 完全框架化,一般情况下无需对AMESB进行代码开发
- 部署与维护简单,无需依赖业务的DTO对象
- 调用远程服务支持可靠调用及负载均衡,支持JAAS验证体系,高效EJB调用
- 支持配置文件热部署,并提供可视化管理界面
- 请求高可靠响应机制,保证反馈处理状态信息给发起端
- 支持多台AMESB总线负载均衡和失效转移
- 实现多队列,支持消息根据业务类型优先处理机制
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内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB的深度学习工具箱,在果树病虫害识别任务中从数据准备、模型设计、训练优化到最后的模型评估与应用全流程的具体实施步骤和技术要点。涵盖了MATLAB深度学习工具箱的基本概念及其提供的多种功能组件,如卷积神经网络(CNN)的应用实例。此外,文中还具体讲述了数据集的收集与预处理方法、不同类型的深度学习模型搭建、训练过程中的超参数设定及其优化手段,并提供了病虫害识别的实际案例。最后展望了深度学习技术在未来农业领域的潜在影响力和发展前景。 适合人群:对深度学习及农业应用感兴趣的科研人员、高校师生和相关从业者。 使用场景及目标:①希望掌握MATLAB环境下构建深度学习模型的方法和技术细节;②从事果树病虫害管理研究或实践,寻找高效的自动化解决方案。 阅读建议:在阅读本文之前,建议读者熟悉基本的MATLAB编程环境及初步了解机器学习的相关概念。针对文中涉及的理论和技术难点,可以通过官方文档或其他教程进行补充学习。同时,建议动手实践每一个关键点的内容,在实践中加深理解和掌握技能。
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