Pomer (Flex+BlazeDS+Hibernate + spring )框架

本文介绍Pomer在MyEclipse6.5环境下的下载、安装及配置过程,包括数据库搭建、Tomcat部署、源代码导入等步骤。适用于希望快速上手Pomer应用的开发者。

Pomer下载与安装


  • Pomer开发环境
    Pomer在上叙环境开发,并测试通过,但不说明以上版本环境是必须的,更高或更低的版本,或其他IDE、数据库、J2EE容器都可运行,但或许会有些小的改动。

  • 下载
    立即下载Pomer
    用户下载Pomer和Pomer代码生成器源代码,也可以下载war文件运行体验
  • 安装

    • 运行War,体验Pomer效果
           1、在MySql上创建数据库pomer
           2、运行建表脚本%pomer%\doc\db\mysql_createSQL.sql
           3、 修改pomer\WEB-INF\classes\config\jdbc.properties属性文件
      复制内容到剪贴板
      代码:
      hibernate.connection.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/pomer
      hibernate.connection.username=root
      hibernate.connection.password=111111

         4、启动Tomcat
         5、http://localhost:8080/pomer/ui/PomerUserIndex.html
         6、Pomer 用户管理模块运行效果图




    • 导入源代码
      请确认已经在MyEclipse中安装Flex插件,并运行正常。
      Pomer是一个基于MyEclipse的Web项目,用户只需解压后导入即可
      1、下载Pomer和PomerGenerator
      2、解压缩到各自文件夹
      3、导入到Myeclipse中
      启动MyEclipse->File->Inport如图一


      [图一]




      [图二]




      [图三]




      [图四]


      导入完成,等待系统编译完成,如纺译完成后,只出现图四那样的一个错误“Target runtime Apache Tomcat v6.0 is not defined”,说明导入成功,运行环境配置成功。这个错误应该是Adobe Flex的一个设计问题,不影响运行。
      4、检查和修改配置环境
           


           

      [图五]



           


           

      [图六]



           


           

      [图七]



           


           

      [图八]



          这个修改非常重要,也是adobe flex的一个恶心设计,services-config.xml的路径指定一定要正确。
           


           

      [图九]


        
         
      5、运行PomerUserIndex
            右击flex_src\PomerUserIndex.mxml->Run as->Flex Application,如果出现如下错误提示选Procced
              


              

      [图十]


            如正常运行,刚出现如下图,如有错误请重新配置



提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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