20、Java 应用日志记录与示例应用搭建指南

Java 应用日志记录与示例应用搭建指南

1. 日志记录概述

在中高级复杂度的应用程序中,日志记录是至关重要的一部分。当程序沿着执行路径运行时,众多日志语句会详细描述程序的运行状态,包括传递给方法调用的参数、局部变量和类字段的值及其变化情况,以及所做出的决策等。这些日志信息会被收集并发送到文件、数据库、消息队列等存储介质中,方便开发人员和运维团队进行程序流程的调查,以实现故障修复或审计的目的。

2. JSR 47 日志记录

JSR 47 是 Java 内置的日志 API 规范,可被任何 Java 程序使用,包括 Jakarta EE 服务器应用和 Java MVC 程序。你可以从 https://jcp.org/en/jsr/detail?id=47 下载该规范。

GlassFish 服务器使用 JSR 47 作为标准的日志记录 API。在默认配置下,日志文件位于 GLASSFISH_INST/glassfish/domains/domain1/logs/server.log

若要在自定义类中添加诊断输出,可按以下方式编写代码:

import java.util.logging.Logger;
public class MyClass {
    private final static Logger LOG = Logger.getLogger(MyClass.class.toString()
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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