weblogic81下使用hibernate3的update query方法应注意的问题

本文介绍了解决在使用Hibernate3的UpdateQuery方法时遇到的问题。通过调整Spring配置文件中的Hibernate属性并更改WebLogic的启动配置,确保了更新操作能够正常执行。
以前用welogic81和hibernate时报错:

ClassNotFoundException: org.hibernate.hql.ast.HqlToken是因为weblogic要加载antlr.jar,hibernate也要加载antlr.jar,问题就出在weblogic比hibernate先加载,所以hibernate就找不到它的antlr.jar里面的类,解决方法是在spring的application.xml里面的hibernate属性配置里面加入

<prop key="hibernate.query.factory_class">

org.hibernate.hql.classic.ClassicQueryTranslatorFactory

</prop>

代码后不再出错,但是今天采用hibernate3的update query方法的时候,则报错:

org.springframework.orm.hibernate3.HibernateQueryException: query must begin with SELECT or FROM原因是spring的application.xml里面的hibernate属性:

hibernate.query.factory_class 已经不能支持hibernate3的update query方法了

所以要把它的值改成:

<prop key="hibernate.query.factory_class">

org.hibernate.hql.ast.ASTQueryTranslatorFactory

</prop>

但是添加这句话之后又要报:

ClassNotFoundException: org.hibernate.hql.ast.HqlToken

这个异常了是因为单存的在spring的application.xml里面的hibernate的属性里面加hibernate.query.factory_class 属性已经解决不了,可能缘于hibernate的antlr.jar的版本高了,需要做的是改变weblogic的启动配置

―――――――――――――――Now:

update query为Hiberante3下特有的方法,实例:

session.createQuery("delete from Company where id=1").executeUpdate();

如果要让上面的那段代码执行成功,需要做到下面的几项:

1. 在spring的application.xml里面配置hibernate的properties时,加入:

<prop key="hibernate.query.factory_class">

org.hibernate.hql.ast.ASTQueryTranslatorFactory

</prop>

2. 拷贝Hibernate3里带的包antlr-2.7.6.jar到%WL_HOME%\server\lib下

3. 修改startWebLogic.cmd :在set CLASSPATH之前加上下面一句:

set PRE_CLASSPATH=%WL_HOME%\server\lib\antlr-2.7.6.jar;

在set CLASSPATH之后加上下面一句:

set CLASSPATH=%PRE_CLASSPATH%;%CLASSPATH%


本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/volcano_hosan/archive/2007/03/22/1537429.aspx
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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