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    系统架构师论文-论中间件在SIM卡应用开发中的作用

    我曾于近期参与过一个基于SIM卡应用的开发项目,并在项目中担任系统分析的工作。在分析过程中,我们依据面向対象方法対系统进行了划分,其中许多的模块已有成熟的中间件产品可供使用。我们选择中间件产品的标准是:功能、性能、封闭性、独立性、可扩充性、是否标准化等(或是否是主流产品)、跨平台性、话语害性,以及中间件的大小和价位,并且面向対象的优于面向功能的。 由于复用了大批的中间件,使得项目工作重大大减少,开发周期明显缩短,并且在项目的编码部分,我们也尽量制作自己的中间件,以便在以后复用,或以恰当的形式销售,増加公司的利润。 自己设计中间件,菖先要做领域分析,以确定其价值,并依据上述原则开发。产品形成后,要由管理系统负责中间件产品的存储、描述、資询、发布以及动态雄护、版本控制等。

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    rpc核心实现和原理

    RPC,即 Remote Procedure Call(远程过程调用),调用远程计算机上的服务,就像调用本地服务一 样。 RPC 可以很好的解耦系统,如 WebService 就是一种基于 Http 协议的 RPC。这个 RPC 整体框架 如下: 8.1.3.2. 关键技术 1. 服务发布与订阅:服务端使用 Zookeeper 注册服务地址,客户端从 Zookeeper 获取可用的服务 地址。 2. 通信:使用 Netty 作为通信框架。 3. Spring:使用 Spring 配置服务,加载 Bean,扫描注解。 4. 动态代理:客户端使用代理模式透明化服务调用。 5. 消息编解码:使用 Protostuff 序列化和反序列化消息。 8.1.3.3. 核心流程 1. 服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务; 2. client stub 接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体; 3. client stub 找到服务地址,并将消息发送到服务端; 4. server stub 收到消息后进行解码; 5. server stub 根据解码结果调用本地的服务; 6. 本地服务执行并将结果返回给 server stub; 7. server stub 将返回结果打包成消息并发送至消费方; 8. client stub 接收到消息,并进行解码; 9. 服务消费方得到最终结果。 RPC 的目标就是要 2~8 这些步骤都封装起来,让用户对这些细节透明。 JAVA 一般使用动态代 理方式实现远程调用。 8.1.3.1. 消息编解码 息数据结构(接口名称+方法名+参数类型和参数值+超时时间+ requestID) 客户端的请求消息结构一般需要包括以下内容: 1. 接口名称: 在我们的例子里接口名是“HelloWorldService”,如果不传,服务端就不知道调用哪 个接口了; 2. 方法名:一个接口内可能有很多方法,如果不传方法名服务端也就不知道调用哪个方法; 3. 参数类型和参数值:参数类型有很多,比如有 bool、 int、 long、 double、 string、 map、 list, 甚至如 struct(class);以及相应的参数值; 4. 超时时间: 5. requestID,标识唯一请求 id,在下面一节会详细描述 requestID 的用处。 6. 服务端返回的消息 : 一般包括以下内容。返回值+状态 code+requestID 序列化    目前互联网公司广泛使用 Protobuf、 Thrift、 Avro 等成熟的序列化解决方案来搭建 RPC 框架,这 些都是久经考验的解决方案。

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    从清醒到睡眠的动态功能连接

    近年来,fMRI对时间分辨连通性的研究发展迅速。研究连接性随时间变化的最广泛使用的技术是滑动窗口方法。对于短窗与长窗的效用,固定窗与自适应窗的使用,以及在清醒状态下观察到的静息状态动态是否主要是由于睡眠状态和受试者头部运动的变化,一直存在一些争论。在这项工作中,我们使用了一个基于独立成分分析(ICA)的流程,将其应用于并发的清醒和不同睡眠阶段收集的脑电图/功能磁共振成像数据,并显示:1)从静息态时间过程的滑动窗相关的聚类得到的连接状态可以很好的分类从脑电图数据获得的睡眠状态,2)使用较短的滑动窗口代替非重叠窗口提高了捕获转变动力学的能力,即使在30s的窗长,3)运动似乎主要与一种状态相关,而不是分散在所有状态,4)固定的锥形滑动窗口方法优于自适应动态条件相关方法,5)与之前的EEG/fMRI工作一致,我们在清醒状态下识别多种状态的证据,这些证据能够被高度准确地分类。仅清醒状态的分类表明,除了睡眠状态或运动外,fMRI数据中连通性的时变变化也存在。结果也告知了有利的技术选择,和觉醒内不同集群的识别建议这一方向需要进一步研究。

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    Brain Stimulation: ​大脑电生理记录和刺激工具包(BEST)

    非侵入性脑刺激(NIBS)实验涉及许多重复的过程,这些过程在该领域的研究中的还不够标准化。考虑到实验设计以及研究人员经验的多样性,需要一个自动化但是灵活的数据收集和分析工具来提高NIBS实验的客观性、可信度和可重复性。本研究开发的BEST工具包是一个基于matlab的开源软件,具有图形化的用户界面,允许用户进行设计、运行和分享可自由配置的涉及多种技术的方案(protocols)(包括经颅磁刺激、电刺激和超声刺激(TMS、tES、TUS))、多个session的NIBS研究。BEST工具包可以兼容各种记录和刺激设备,可以通过对肌电和脑电的数据进行分析,来实现刺激参数实时设置,以促进闭环方案和实时应用。目前该工具包的功能不断扩展,已有的功能包括TMS运动热点搜索、阈值估计、运动诱发电位(MEP)和TMS诱发脑电电位(TEP)的测量、剂量反应曲线、配对脉冲和双线圈的TMS、rTMS干预。

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    领券