2、Jakarta EE:从传统到现代企业应用开发的演进

Jakarta EE:从传统到现代企业应用开发的演进

1. Java EE 向 Jakarta EE 的转移

2017 年 Java EE 8 发布后,Oracle 决定将 Java EE 平台转移到开源基金会,使其成为完全由社区驱动的开发平台。此次转移包括 Java EE 平台规范以及测试兼容性套件(TCK)。在与 RedHat 和 IBM 等关键参与者协商后,Eclipse 基金会被选为 Java EE 平台的新家。转移过程主要分为以下几个步骤:
1. 转移 API 和实现代码
- 使用 Eclipse 基金会的服务器和基础设施构建转移的代码,将结果存储到 Maven 仓库,并将 groupId 从 javax. 更改为 jakarta.
- 以这些新工件为基础构建新的参考实现,即现在的 Eclipse GlassFish,并针对 Java EE 8 TCK 进行测试。
- 2019 年 1 月 29 日,Eclipse GlassFish 版本 5 通过 TCK 测试后发布,虽然使用了 jakarta. 包和 groupId,但技术上仍属于 Java EE 8。
2.
转移测试兼容性套件(TCK)代码和新规范流程
- 在 Eclipse 基金会的语境中,使用“兼容实现”取代了之前的“参考实现”,目的是简化认证过程,促进实现生态系统的创新。
- 更新各种 API 的 Javadoc,对生成的 JAR 文件重新授权,并使用新转移的 TCK 构建的二进制文件针对 GlassFish 5.1 版本进行测试。
- 2019 年

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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