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关于SOA实现的两个实例分析

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简介：
本文章通过详细解析两个具体案例，探讨了面向服务架构（SOA）在实际应用中的实现方法与策略，为相关技术实践提供借鉴。 我们有许多方法可以实现面向服务的架构（SOA），无论最终目标是消除大型机还是简单地重用软件资产。匹兹堡大学医疗中心 (UPMC) 和 Starwood Hotels & Resorts Worldwide 都有正在进行中的 SOA 项目，这无疑表明了 SOA 实施过程的多样性。对于这两种不同方向的工作，在本质上都是要建立集中的仓库来存储和管理软件资产。

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  • 关于SOA实现的两个实例分析
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    本文章通过详细解析两个具体案例，探讨了面向服务架构（SOA）在实际应用中的实现方法与策略，为相关技术实践提供借鉴。 我们有许多方法可以实现面向服务的架构（SOA），无论最终目标是消除大型机还是简单地重用软件资产。匹兹堡大学医疗中心 (UPMC) 和 Starwood Hotels & Resorts Worldwide 都有正在进行中的 SOA 项目，这无疑表明了 SOA 实施过程的多样性。对于这两种不同方向的工作，在本质上都是要建立集中的仓库来存储和管理软件资产。
     
  • 关于SVM的两个实例分析（含详尽实验报告）
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    本文档通过两个具体实例深入剖析支持向量机(SVM)的工作原理与应用技巧，并附有详尽的实验数据和结果分析。 我之前花了很多积分下载了两个关于SVM的详细例子，并附有实验报告。我认为这些资料非常有用，至少比网上的许多错误代码要好得多。其中一个例子是有关文本分类的应用，另一个则是SVM的基本示例。这两份资料对理解和支持向量机的工作原理很有帮助。
     
  • 关于CREATEPROCESS()的一个实例分析
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    本文通过一个具体的实例来详细解析Windows API函数CreateProcess()的使用方法及其参数设置技巧，帮助读者理解其工作原理并能熟练应用。 一个使用CREATEPROCESS()函数来打开程序的示例。
     
  • 关于JAAS的两个实例演示
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    本段落通过展示两个实际案例来介绍Java认证和授权服务(JAAS)的应用方式，旨在帮助开发者理解和实施安全身份验证机制。 JAAS的两个可以运行的例子经过我的总结整理后已经可以正常运行。
     
  • 关于GN算法的一个实例分析
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    本文通过具体案例详细探讨了GN算法的应用和效果，深入分析其在特定场景下的优势与局限性。 ### GN算法的一个例子 #### 背景与概念 GN算法（Girvan-Newman Algorithm）是一种基于边介数的社区发现方法，在复杂网络分析中具有广泛应用。该算法通过计算每条边在网络中的重要性，即其介数值，并逐步移除这些关键边来分解网络，从而揭示出高内部连接度的社区结构。GN算法适用于社交网络、生物网络等复杂系统的分析。 #### GN算法详解 ##### 1. **确定节点之间的邻接关系** 在给定的代码片段中，首先定义了一个由34个节点组成的网络，并通过设置矩阵`e`中的元素值为0或1来表示这些节点间的连接情况。例如，`e(1,2)=1;` 表示节点1和节点2之间存在一条边。 ##### 2. **计算边介数** 边介数值衡量了一条边在网络中传递信息的重要性，即经过该边的最短路径的数量。GN算法的第一步是计算网络中所有边的介数值。这部分在提供的代码片段里没有具体展示，但通常涉及全网最短路径的计算方法如Floyd或Dijkstra算法。 ##### 3. **聚类划分** 一旦确定了每条边的重要程度后，GN算法会移除具有最高介数的边，并重复这一过程直到满足某种停止条件。例如，当社区的质量不再显著提升时即停止。在此过程中网络被逐步划分为不同的子群或社区。 在提供的代码中，“while bs > 0”循环主要负责执行这些步骤：通过遍历节点并使用深度优先搜索方法计算每个节点的可达性和距离来估计社区结构。“d(i)”和“w(i)”分别代表从当前节点到其他所有节点的距离及路径数量，而“shequ(i,j)”用于记录社区划分的结果。 ##### 4. **可视化结果** 最后一步是对划分后的社区进行图形表示。虽然提供的代码片段不包含这部分内容，在实际应用中可以使用如Matplotlib、NetworkX等工具来实现网络图的绘制。 #### 代码解读 - `N=34;` 定义了整个网络中的节点数量为34。 - `bs=78` 可能表示待处理边的数量或其他算法相关的参数值。 - 初始化邻接矩阵`e(i,j)=0;`，其中若“e(i,j)”等于零，则表明节点i和j之间没有直接连接。后续的语句如“e(1,2)=1”用于设置特定节点之间的链接关系。 - `while bs > 0` 循环执行社区发现的核心逻辑，包括计算边介数、划分社区等步骤。 - 在循环内部使用深度优先搜索算法探索网络结构，并根据结果更新社区的划分信息。 #### 总结 GN算法是一种高效的识别复杂网络中社区的方法。通过计算并移除具有高介数值的关键连接点，该方法能够揭示出隐藏在网络中的社区结构。本例代码片段展示了如何初始化网络、确定节点间的关系以及执行聚类过程来实现GN算法的核心思想和步骤。尽管提供的代码较为简洁，但对理解GN算法的工作原理仍非常有用。
     
  • 关于cohesive的实例分析
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    本文通过对具体案例的研究和探讨，深入剖析了“cohesive”在实际应用中的体现与作用，旨在帮助读者更好地理解并运用这一概念。 关于批量插入cohesive单元进行脆性断裂模拟的算例分析。
     
  • 关于WebService在SOA实现中的应用研究
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    本论文探讨了WebService技术在面向服务架构(SOA)实施中的作用与优势，并分析其具体应用场景及挑战。 WebService 由于其中立的技术标准、松散耦合以及通用的协议规范，成为面向服务架构（SOA）的主要实现技术。本段落重点探讨了 WebService 的核心技术和工作原理，并进行了开发与应用实践。
     
  • 一个关于S函数的具体实例分析
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    本文通过具体案例深入探讨了S函数在系统仿真中的应用，详细解析了其建模与实现过程，为读者提供了实用的技术参考。 本段落提供了S函数和仿真过程的具体算例，并附有构建仿真的模块图以及编写S函数的详细代码。
     
  • 关于两个Excel文件的对比分析
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    本篇文章将详细介绍如何使用Excel工具对两个数据表格进行高效、准确的对比和分析，帮助读者掌握实用的数据处理技巧。 在IT领域尤其是数据分析工作中，比较Excel文件是一项常见的任务，尤其是在检查数据一致性或跟踪更改时。本主题将详细探讨如何对两个Excel文件进行比较，并生成包含差异和共同内容的新文件。 首先，我们要理解Excel文件的基本结构。Excel是一种电子表格应用程序，它允许用户组织和处理数据。每个工作簿可以包含多个工作表，而每个工作表则由行列组成，用于存储单元格数据。单元格中的数据可以是文本、数字、公式或者引用其他单元格的结果。 比较两个excel文件涉及的是比较两份Excel文档的内容差异。这通常是为了找出两份数据之间的不一致，以便校正错误或追踪更新。描述中提到的方法是一种交互式的比较方式，用户需要指定要比较的列。 在Excel本身中，虽然没有直接的内置功能来比较两个文件，但可以通过一些外部工具或编程方法实现。“diff_excel.exe”可能是一个专门用于比较Excel文件的第三方工具。这类工具通常会提供一个界面，让用户选择要比较的文件和特定列，并输出结果到新的Excel文件中。 比较过程大致如下： 1. **选择文件**：用户需要指定要比较的两个Excel文件。 2. **选择列**：在工具中，用户可以指定需要比较的列。 3. **比较**：工具将逐行读取两个文件中指定列的数据，并查找不同之处。 4. **生成结果**：比较后，工具会生成三个新的Excel文件： - **差异文件**：包含只在一个文件中存在的行。 - **共同文件**：包含两个文件中都存在的行。 - **比较结果文件**：可能列出所有差异，包括哪些行在哪个文件中出现，以及具体的不同内容。 实际操作过程中，用户还应考虑其他因素，如是否忽略空值、大小写敏感性及格式差异等。此外，在处理大规模数据时的性能优化也非常重要，因为处理大量单元格可能会消耗大量的计算资源。 总结来说，对比Excel文件是数据管理中的一项重要任务，并可以通过专用工具或编程手段实现。“diff_excel.exe”提供了方便的用户界面和定制化选项，使得比较过程更为高效和精确。在使用此类工具时了解其功能及限制，以及如何调整参数以适应特定需求，则能显著提高工作效率。