EJB3.0 注解列表

本文详细介绍了EJB(企业JavaBean)中的两种主要类型——会话Bean与消息驱动Bean的特点及使用方式,并探讨了依赖注入的基本概念及其在EJB中的应用。包括如何通过注解将EJB和资源注入到应用程序中。
[color=red]会话BEAN与消息驱动BEAN。[/color]

1,会话BEAN。

有状态BEAN:@Sataeful

无状态BEAN:@Sataeless

业务方法是有状态会话BEAN的删除方法:@Remove

使POJI成为会话BEAN远程业务接口:@Remote

使POJI成为会话BEAN本地业务接口:@Local

2,消息驱动BEAN。

使POJO成为MDB:@MessageDriven


[color=red]依赖注入。[/color]

1,注入EJB和资源。

把EJB引入字段或方法:@EJB

把容器资源注入字段或方法:@Resource

[color=red]事务管理,安全管理,EJB生命周期管理,拦截器,记时器,JPA 下次补充。[/color]
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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