grails 开发总结

本文分享了使用Grails框架开发过程中的几个实用技巧:解决Sybase数据库连接时的字符编码问题;执行自定义SQL查询并限制返回结果的数量;统计数据库记录数量;以及在保存实体时自定义错误消息的展示方式。

在使用grails 开发的过程,一些总结,随笔

 

 

1)grails 连接sybase数据乱码解决办法

 

url = "jdbc:sybase:Tds:URL:5000/jxcbase?CHARSET_CONVERTER_CLASS=com.sybase.jdbc2.utils.Cp850PureConverter"

 

2)自定义Sql查询

Domain.executeQuery("select user from Buser user where user.name =?",["a"],[max:20,offset:20])

 

3)统计数据量

Domain.count()

Domain.countByFbh()

 

3) 保存时候,自定义错误显示

 

     newHzdwzd.errors.allErrors.each {

          errTexts += getFormatString("${it.objectName}", it.defaultMessage, it.rejectedValue, it.arguments) + "\r\n"

        }

 

  public String getFormatString(String domain,String p,String rejectedValue,Object[] b){

    String[] np = new String[b.length];

    String t = "";

    for (int i =0;i<b.length;i++) {

      Object o =  b[i] ;

      if (o instanceof String) {

        t = o.toString();

        if (t.equals(rejectedValue)) {

          np[i] = rejectedValue;

        }else{

          np[i] = getLabel(domain.toLowerCase()+"."+t);

        }

      }else if (o instanceof Class) {

        t =  ((Class) o).getName();

        np[i] = getLabel(t.toLowerCase());

      }else{

        np[i] = o.toString()

      }

 

    }

    return MessageFormats.format(p,np);

  }

 

   public String getLabel(String name) {

    return Labels.getLabel(name.toLowerCase(),name.toLowerCase()) ;

  }

 

  在i3lable-propereies 文件中配置 domain 的相关信息

 

 

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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