springboot系列(第二讲)

本文介绍如何通过在SpringBoot项目中引入springloaded插件来实现热部署,即修改controller层代码后无需重启服务即可看到更新效果的方法。

SpringBoot 实现热部署[只限于修改,不是增加](即已经启动springboot项目后,又修改controller层的数据后,重新刷新页面会加载出新的结果)

1.本文紧接上文,如果没有看过上文点击打开链接

2.此时,需要在pom.xml中进行更改,添加spring loader插件实现热部署。
 <build>
	  <plugins>
	  <!-- 在這裡添加springloader plugin -->
	  	<plugin>
       		<groupId>org.springframework.boot</groupId>
       		<artifactId>spring-boot-maven-plugin </artifactId>
       		<dependencies>  
          <!--springloaded  hot deploy -->  
          <dependency>  
              <groupId>org.springframework</groupId>  
              <artifactId>springloaded</artifactId>  
              <version>1.2.4.RELEASE</version>
          </dependency>  
      	 </dependencies>  
	       <executions>  
          <execution>  
              <goals>  
                  <goal>repackage</goal>  
              </goals>  
              <configuration>  
                  <classifier>exec</classifier>  
              </configuration>  
          </execution>  
     		</executions>
     		</plugin>
	</plugins>
</build>
3.启动springboot时,右键项目run as -->maven build -->在下图所示的位置写上"spring-boot:run"即可。


然后run就开始启动项目。

4.这时,可以随便更改后台controller的代码,刷新页面便可以得到最新的结果。








【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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