myeclipse6.01 ssh配置文件

Struts2与Spring整合配置
本文介绍了一个使用Struts2和Spring框架整合的应用案例,详细展示了struts-config.xml和applicationContext.xml文件的具体配置方式,包括数据源设置、Hibernate集成及Action定义。

 

 struts-config.xml

 
<struts-config>
  
<data-sources />
  
<form-beans >
    
<form-bean name="registerForm" type="com.skf.rss.struts.form.RegisterForm" />
  
</form-beans>
  
<global-exceptions />
  
<global-forwards />
  
<action-mappings >
    
<action
      
attribute="registerForm"
      input
="register.jsp"
      name
="registerForm"
      path
="/register"
      scope
="request"
      type
="org.springframework.web.struts.DelegatingActionProxy" />
  
</action-mappings>

<message-resources parameter="com.skf.rss.struts.ApplicationResources" />
  
<plug-in className="org.springframework.web.struts.ContextLoaderPlugIn">
 
<set-property property="contextConfigLocation" value="/WEB-INF/applicationContext.xml"/>
  
</plug-in>
 
</struts-config>

applicationContext.xml

appliactionContext.xml

 
<bean id="dataSource"
  
class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource">
  
<property name="driverClassName"
   value
="com.mysql.jdbc.Driver">
  
</property>
  
<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/rss"></property>
  
<property name="username" value="root"></property>
  
<property name="password" value="skf100200"></property>
 
</bean>
 
<bean id="sessionFactory"
  
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
  
<property name="dataSource">
   
<ref bean="dataSource" />
  
</property>
  
<property name="hibernateProperties">
   
<props>
    
<prop key="hibernate.dialect">
     org.hibernate.dialect.MySQLDialect
    
</prop>
   
</props>
  
</property>
 
</bean>
 
<bean name="/register"
  
class="com.skf.rss.struts.action.RegisterAction" abstract="false"
  lazy
-init="default" autowire="default" dependency-check="default">
 
</bean>
 
</beans>
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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