SEAM学习笔记2

本文介绍了Seam框架的特点及使用方式,包括如何通过Seam生成实体类、实现懒加载、使用不同作用域管理组件状态等内容,并对比了Seam与Spring的区别。

ui:insert 在模板文件中设定扩展点名称
ui:define 在文件中设定扩展点的具体内容
<ui:repeat value="#{fans} var="fan">
<div class="faninfo">#{fan.name}</div>
</ui:repeat> 显示一个列表内容, 优于h:dataTable
S:cache 将会cache 内容在server
S:convertDateTime 转化后台时间为本地server时间的格化后的字符串
<h:inputText value="#{manager.helloDate}">
<s:convertDateTime/>
</h:inputText>

seam generate-entities 从表中生成CRUD
lazy loading 当明确的获取某实体中的另一实体时,才会从数据库中读取,如Teacher.getStudents(), 如果调用其它属性,则只修改teacher而已

seam是个有状态的框架, 可以保留持久层上下文, 而spring是无状态的,因此seam不需要DTO来保留query结果

由于需要保留session数据至很长一段时间直至过期, 这些数据不会被gc掉, 就容易引起内存溢出.  seam conversation 解决了这一问题

Stateless 组件没有并且不保留任何状态
Event 组件只在一个jsf request中管理它们的状态
Page 组件的状态限定在一指定的页面中
Session 组件的上下文是由http session管理的,  同一个session中可以有多个conversations
Business process  jBPM管理
Application 全局上下文管理静态信息

@Scope(SESSION)将会将本组件存入session中

 


<s:formattedText>显示richtext

seam setup 设置一些项目属性,并存储在build.properties文件中
seam new-project 生成程序骨架

s:formattedText 显示rich text 

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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