grooy && grails 要点

本文探讨了Grails框架在数据库操作方面的高级技巧,包括如何避免自动修改数据库表以减少DBA的工作负担,如何实现连串删除以维护数据一致性,以及如何通过多种方式定制Hibernate的配置来更好地匹配遗留系统的表结构。
1.
如果对传统的数据库使用 Grails,那么我强烈推荐注释掉 dbCreate 的值。这样就告诉 Hibernate 不要触及数据库的模式。虽然这意味着必须自行保持数据模型与底层数据库同步,但这可以大大减少愤怒的 DBA 为了弄清楚谁在未经允许的情况下不断修改数据库表而发来的质问邮件。

2.
连串删除
正如目前的模型所表示的,在数据库中可能会形成孤立的内容:删除一个 Airline 会造成 Trip 记录指向一个不存在的航线。为了避免出现这种情况,可以在含多个方面的类中添加一个对应的 static belongsTo hashmap。

3.
def scaffold是动态创建controller,view(GSP)。
grails generate-all 将静态创建这些文件。
def scafold酷的地方就是在运行时期修改domian时候,就可以立即看见程序改变的效果。

4.GORM.a
可以使用任何常用的配置方法覆盖 Hibernate 的默认设置:HBM 映射文件或者标注。但是 Grails 提供了第三种方式,这种方式采用了裸对象的形式。只要向 POJO 添加一个 static mapping 块,就能覆盖默认的表和字段名称
static mapping = {
table 'some_other_table_name'
columns {
name column:'airline_name'
url column:'link'
frequentFlyer column:'ff_id'
}
}

5.GORM.b
如果要在新的 Grails 应用程序中使用现有的遗留表,那么这个映射块会特别有帮助。虽然这里只介绍了点皮毛,但 ORM DSL 提供的功能远不止是重新映射表和字段的名称。每个列的默认数据类型都可以覆盖。可以调整主键的生成策略,甚至指定复合主键。可以修改 Hibernate 的缓存设置,调整外键关联使用的字段,等等。

要记住的要点是所有这些设置都集中在一个地方:POGO 内。

6.三种模式
Grails 能够在三种模式下运行:开发模式、测试模式和生产模式

7.dbcreate
dbCreate 的值在不同的环境下会产生不同的行为。它是底层的 hibernate.hbm2ddl.auto 设置的别名,负责指定 Hibernate 在幕后如何管理表。将 dbCreate 设为 create-drop,就是告诉在启动的时候创建 表,在关闭的时候删除 表。如果将值改为 create,那么 Hibernate 会在需要的时候创建新表和修改现有表,但是重新启动之间的所有记录都会被删除。production 模式的默认值 — update — 会在重新启动之间保持所有数据,也会在需要的时候创建或修改表

8.改变Jetty端口
可以通过两种方法轻松更改 Jetty 所使用的端口。可以通过输入 grails -Dserver.port=9090 run-app 临时进行更改。如果要使更改持久,可以从 $GRAILS_HOME/scripts/Init.groovy 中找出以 serverPort 开头的那一行,并更改值:

serverPort = System.getProperty('server.port') ?
System.getProperty('server.port').toInteger() : 9090


9.
grails prod run-app
grails run-app
grails stats
grails generate-all [Domainname]
grails create-domain-class [DomainName]
grails create-app trip-planner
grails generate-views [domainName]
grails list-plugins
grails create-tag-lib Date
grails test-app
grails install-templates

10.
DateTagLib.groovy 中添加 static namespace = 'trip'。在 GSP 内,TagLib 现在应该是 <trip:copyright startYear="2002">FakeCo Inc.</trip:copyright>。
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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