Create server with spring.
Introduction
Create missian server with spring
Details
Step 1:Create an spring context configuration file
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beansxmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd"> </beans>
Step 2:Create a custom editors to convert a 'host:port' string to SocketAddress
<beanclass="org.springframework.beans.factory.config.CustomEditorConfigurer"> <propertyname="customEditors"> <map> <entrykey="java.net.SocketAddress"> <beanclass="org.apache.mina.integration.beans.InetSocketAddressEditor"/> </entry> </map> </property> </bean>
Step 3:Build filters especially the Codec filter
<beanid="executorFilter"class="org.apache.mina.filter.executor.ExecutorFilter"/> <beanid="codecFilter"class="org.apache.mina.filter.codec.ProtocolCodecFilter"> <constructor-arg> <beanclass="com.missian.server.codec.MissianCodecFactory"/> </constructor-arg> </bean> <beanid="loggingFilter"class="org.apache.mina.filter.logging.LoggingFilter"> <propertyname="messageReceivedLogLevel"value="DEBUG"/> <propertyname="messageSentLogLevel"value="DEBUG"/> <propertyname="sessionCreatedLogLevel"value="DEBUG"/> <propertyname="sessionClosedLogLevel"value="DEBUG"/> <propertyname="sessionIdleLogLevel"value="DEBUG"/> <propertyname="sessionOpenLogLevel"value="DEBUG"/> </bean>
Step 4:Create the filter chain
<beanid="filterChainBuilder" class="org.apache.mina.core.filterchain.DefaultIoFilterChainBuilder"> <propertyname="filters"> <map> <entrykey="codecFilter"value-ref="codecFilter"/> <entrykey="executor"value-ref="executorFilter"/> <entrykey="loggingFilter"value-ref="loggingFilter"/> </map> </property> </bean>
Step 5:Create the message handler
<beanid="minaHandler"class="com.missian.server.handler.MissianHandler"> <constructor-arg> <beanclass="com.missian.common.beanlocate.SpringLocator"/> </constructor-arg> </bean>
Please node that we create an SpringLocator instance and inject it to the MissianHandler, so that the handler can lookup beans in the spring context.
SpringLocator is provided by missian and its source code as below:
publicclassSpringLocatorimplementsBeanLocator,ApplicationContextAware{ privateApplicationContext applicationContext; @Override publicObject lookup(String beanName){ return applicationContext.getBean(beanName); } @Override publicvoid setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throwsBeansException{ this.applicationContext = applicationContext; } }
Step 6: Mina NioSocketAcceptor
<beanid="minaAcceptor"class="org.apache.mina.transport.socket.nio.NioSocketAcceptor" init-method="bind"destroy-method="unbind"> <propertyname="defaultLocalAddress"value=":1235"/><!----> <propertyname="handler"ref="minaHandler"/> <propertyname="reuseAddress"value="true"/> <propertyname="filterChainBuilder"ref="filterChainBuilder"/> </bean>
Step 7:Create business beans
Create an interface， for example：
publicinterfaceHello{ publicString hello(String name,int age); }
Implements the business interface
publicclassHelloImplimplementsHello{ @Override publicString hello(String name,int age){ return"hi, "+name+", "+age; } }
And now configure this business implementation in spring:
<beanid="hello"class="com.missian.example.bean.HelloImpl"></bean>
Step 8:Startup the server
publicstaticvoid main(String[] args){ newClassPathXmlApplicationContext("com/missian/example/server/withspring/applicationContext-*.xml"); }
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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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【6层】3100平米左右一字型框架办公楼毕业设计（含建筑结构图、计算书） 、1资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。 1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md或论文文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 5、资源来自互联网采集，如有侵权，私聊博主删除。 6、可私信博主看论文后选择购买源代码。
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