绊脚石

本文介绍如何在Spring框架中进行事务管理配置,并详细解释了表单数据绑定的方法。在事务配置方面,通过配置文件定义了不同方法的事务传播级别;在表单绑定上,演示了客户端输入数据与服务器端Form对象的双向绑定过程。
需要注意的问题:
事务包裹:

要在配置文件中对方法进行包裹。
比如在applicationContext.xml中

<bean id="procCheckService" parent="txProxyTemplate">
<property name="target">
<bean class="com.spaceon.qmis2007.service.imp.ProcCheckServiceImp" singleton="false">
<property name="q3MonitoridsetDao" ref="q3MonitoridsetDao" />
<property name="q3ProcessSetDao" ref="q3ProcessSetDao" />
</bean>
</property>
<property name="transactionAttributes">
<props>
<prop key="get*">PROPAGATION_REQUIRED,readOnly</prop>
<prop key="add*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>
<prop key="delete*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>
<prop key="update*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>
</props>
</property>
</bean>


2。spring的绑定问题
可以将客户端的输入的数据与Form绑定,在服务器端通过Form对象的get方法获得其值。
也可以把在服务器端通过Form对象的set方法设定其值,并通过类似
ModelAndView mav = new ModelAndView("processView","[color=red]processSetForm[/color]",processSetForm);
return mav;
把form传递到JSP页面,在JSP页面中通过设定
<spring:form name="processSetForm" commandName="[color=red]processSetForm[/color]".........>
注意红色的部分一定要相同。


<spring:input path="propertyNm">来显示form的属性值。
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与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与动态响应性能。; 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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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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