22、Java Data Objects (JDO) 全面解析

Java Data Objects (JDO) 全面解析

1. JDO 概述

Java Data Objects (JDO) 并非严格意义上的 O/R 映射规范,而是用于通用对象持久化,可覆盖任何后端数据存储,包括关系数据库和面向对象数据库。不过,大多数 JDO 实现主要针对关系数据库,因此可归类为 O/R 映射解决方案。

JDO 2.0 基于 JDO 1.0 构建,新增了两大重要特性:对分离对象的支持以及专门的 O/R 映射支持。在 Web 应用程序中,分离和重新附加对象是常见用例,而 JDO 1.0 API 无法妥善处理(与 iBATIS SQL Maps 和 Hibernate 等其他持久化解决方案不同)。访问关系数据库的 JDO 实现可支持多种可选的 O/R 映射特性,其中包括映射文件的通用元数据格式。

JDOQL 是一种遵循 ODMG 的 OQL 传统的纯对象查询语言,使用 Java 查询 API 和基于 Java 的条件字符串。在 JDO 2.0 中,查询功能将显著扩展,例如引入文本查询作为替代风格。许多当前的 JDO 实现已经支持查询扩展,主要用于访问关系数据库。

JDO 1.0 实现通过增强持久对象的字节码,使其实现 javax.jdo.PersistenceCapable 接口来进行更改检测。字节码增强器需要作为应用程序构建过程的一部分运行。增强后的类会在事务中通知 JDO StateManager 其实例字段的任何更改;JDO 始终处理实例字段,而不使用 JavaBean 属性的 setter 或 getter 方法。在事务提交时,JDO PersistenceManager 会将更改刷新到数据库,使内存状态与

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模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掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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