Grails + EJB Domain Models

Grails是一种基于Groovy语言的企业级快速应用开发工具,能够无缝集成Java服务并提供脚本语言的便利性。本文介绍了Grails如何利用Groovy的元对象协议为实体bean添加动态方法,实现了对EJB3实体bean的动态控制,同时还展示了Grails在对象关联处理及验证规则方面的灵活性。

Ruby on Rail尽管不断吸引软件工程领域的注意,但企业级的开发室仍然对其很不信任.为什么?“基于脚本语言的框架难道也能符合企业级应用么?!” 对于RoR,最主要的论据就是他们缺乏企业级服务(例如分布式事务,消息等)。对很多业务来说,没有这些服务的平台是根本不予考虑的。

Grail就是一个快速的企业级快速应用开发工具。它基于Groovy语言,可以无缝的集成Java的服务,同时也提供了脚本语言的巨大便利。

为了显示它的企业集成能力,Grails可以快速方便的构建一个web应用程序,后端使用EJB3实体beans。但是,不仅仅如此,Grails让你可以对实体bean实现动态控制,而不需要你修改EJB的源代码。Grails Object Relational Mapping (GORM)是基于Hibernate 3的(最终也会支持Java Persistence API),并且使用Groovy's Meta Object Protocol (MOP)来添加各种手工动态方法给实际上静态的实体bean。这些方法不仅可以给Grails和Groovy调用;Java代码也可以调用。这样我们就同时拥有了JEE/EJB3的企业级能力和RAD web应用开发的便利。

Rails的代码生成就不用说了,RoR做到的,它都能做到,下面看看他的扩充代码

import com.jasonrudolph.ejb3example.entity.EmployeeBean

添加一个web事件
和RoR相比,Grail对对象关联的处理十分灵活
def showComputersByEmployee = {
    render(view:'list', model:[ computerBeanList:
 ComputerBean.findAllByEmployeeBean(EmployeeBean.get(params.id)) ])
}

保存web提交
def update = {
    def computerBean = ComputerBean.get( params.id )
    if(computerBean) {
           if (computerBean.employeeBean) {
                  computerBean.employeeBean.computers.remove(computerBean)
           }

           computerBean.properties = params

           def employeeBean = EmployeeBean.get(params.employeeId)
           employeeBean.computers.add(computerBean)
           computerBean.employeeBean = employeeBean

           if(computerBean.save()) {
                  redirect(action:show,id:computerBean.id)
           }
           else {
                  render(view:'edit',model:[computerBean:computerBean])
           }
    }
    else {
           flash.message = "ComputerBean not found with id ${params.id}"
           redirect(action:edit,id:params.id)
    }
}


验证规则
这是Grails的另一个特色
constraints = {
      networkId(length:6..8,blank:false,unique:true)
      firstName(maxLength:20,blank:false)
      lastName(maxLength:20,blank:false)
      startDate(nullable:false)
}


查找事件
def showSearchResults = {
    render(view:'list', model:[ employeeBeanList:
        EmployeeBean.findAllByLastNameLike("%" + params.lastName + "%") ])
}

高级查找
def showSearchResults = {
    def criteria = EmployeeBean.createCriteria()

    def results = criteria {
        or {
            ilike("networkId", "%" + params.networkId + "%")
            and {
                eq("firstName", params.firstName)
                eq("lastName", params.lastName)
            }
        }
    }

    render(view:'list', model:[ employeeBeanList: results.adaptee ])
}

 


 



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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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