Ehcache(一): Spring + Ehcache开场白

本文通过一个简单的示例介绍了如何将Ehcache与Spring框架整合使用,采用AOP方式实现缓存管理。示例中包含了一个模拟从数据库获取Person数据的方法,并通过Spring的代理机制实现了对方法调用的拦截,从而实现缓存读取和存储。

    早就想系统一点研究研究Ehcache了, 现在时机成熟了些, 于是着手这方面的研究.

    Ehcache是干啥的? 它跟别的同类产品相比有什么优势? 这些问题相信大家已有所了解,本篇先不列举,这里先搭建一个很简单地例子,以便能有一个debug方式研究ehcache的活场景.

    这个例子很简单,以AOP的方式配置了Spring+Ehcache, 并没有直接用相对新特性(ehcache:config ). 一是,新特性是基于传统的AOP发展来的,用传统的方式更能从根上来理解问题;二是,基于这个传统方式,随着对其不足的认识,一步步地去理解新特性,这样不仅仅对Ehcache有更深的认识,相信对自己的编码/设计也会有不小的提高.

    具体配置不再赘述,详见附件.

    这里先大致总结下实例中的配置思路. 总体来说, 实例是基于AOP的,即利用拦截器的特性来处理缓存. 实例中写了一个模拟从数据库里取Person的方法(PersonManagerImpl类中的getList), Spring中以ProxyFactoryBean方式给它配置了一个代理,这样当getList方法调用时, 拦截器先从cache里看看有没有想要的数据,如果有直接从cache里取,如果没有真正调用getList方法并将结果new一个Element从而缓 存起来.

    这个实例中只是用到了取数据时的缓存,但若数据库里真正数据有更新时并没有考虑, 这些特性以后会逐步以实验的方式加上. 敬请关注!

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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