Hessian是一个轻量级的remoting onhttp工具,使用简单的方法提供了RMI的功能. 相比WebService,Hessian更简单.快捷.采用的是二进制RPC协议,因为采用的是二进制协议,所以它很适合于发送二进制数据 . 这两天有空把hessian接口也学习一下.由于学习是为了以后测试工作而进行的,所以对于hessian和soap机制孰优孰劣就没有深入的研究,这些问题还是留给我们架构师来研究吧.根据网上的文献:Hessian是采用二进制流进行通讯的,所以我想性能应该会好一些,既然…

一.hessian是什么 Hessian是一个轻量级的remoting onhttp工具,使用简单的方法提供了RMI的功能. 相比WebService,Hessian更简单.快捷.采用的是二进制RPC协议,因为采用的是二进制协议,所以它很适合于发送二进制数据.——百度百科 学习hessian,必须知道什么是RPC. 实现RPC,必须解决如下几个问题: 1.通讯问题. 2.寻址问题. 3.序列化与反序列化. 带着这三个问题我们一起来探究一下hessian: 二.hessian怎么使用 首先,大家去…

最近和同事聊天,得知他们在使用一种叫做Hessian的WebService实现方式实现远 程方法调用,是轻量级的,不依赖JavaEE容器,同时也是二进制数据格式传输,效率比SOAP的XML方式要高.感觉像是RESTFUL方式类似,好奇 之下到网上查阅相关资料,总结如下: 一.简介 Hessian是由caucho提供的一个基于binary-RPC实现的远程通讯library. 1.是基于什么协议实现的?          基于Binary-RPC协议实现. 2.怎么发起请求?          需…

博主Spring学习笔记整理大部分内容来自Spring实战(第四版)这本书.  强烈建议新手购入或者需要电子书的留言. 在学习Spring之前,我们要了解这么几个问题:什么是Spring?Spring的优势在哪里?怎么系统的学习Spring? 一.什么是Spring? Spring是一个开源的轻量级Java SE(Java 标准版本)/Java EE(Java 企业版本)开发应用框架,其目的是用于简化企业级应用程序开发. 那有人就会问了,Spring是如何简化开发的? 在传统开发中,一个应用是需…

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量…

Dubbo -- 系统学习 笔记 -- 目录 示例 想完整的运行起来,请参见:快速启动,这里只列出各种场景的配置方式 多协议 可以自行扩展协议,参见:协议扩展 (1) 不同服务不同协议 比如:不同服务在性能上适用不同协议进行传输,比如大数据用短连接协议,小数据大并发用长连接协议. XML : provider.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://w…

Dubbo -- 系统学习 笔记 -- 目录 配置参考手册 <dubbo:service/> <dubbo:reference/> <dubbo:protocol/> <dubbo:registry/> <dubbo:monitor/> <dubbo:application/> <dubbo:module/> <dubbo:provider/> <dubbo:consumer/> <dubbo…

Dubbo -- 系统学习 笔记 -- 目录 依赖 必需依赖 缺省依赖 可选依赖 依赖 必需依赖 JDK1.5+ 理论上Dubbo可以只依赖JDK,不依赖于任何三方库运行,只需配置使用JDK相关实现策略. 缺省依赖 通过mvn dependency:tree > dep.log命令分析,Dubbo缺省依赖以下三方库: [INFO] +- com.alibaba:dubbo:jar:2.1.2:compile [INFO] | +- log4j:log4j:jar:1.2.16:compile […

Dubbo -- 系统学习 笔记 -- 目录 入门 背景 需求 架构 用法 入门 背景 随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进. 单一应用架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本. 此时,用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键. 垂直应用架构 当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用…

TensorFlow学习笔记6-数值计算 本笔记内容为"数值计算的基础知识".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(y\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(y'\)表示将测试向量\(x\)输入后得到的测试结果: 上溢与下溢.softmax函数 下溢:当某数值很接近于0时,有可能被舍去为0,这时下一步计算(被0除,取0的对数…