jBPM研究整理 (1-20)

本系列文章详尽介绍了jBPM工作流引擎的入门到实践过程,覆盖了环境搭建、数据库部署、示例运行等内容,并深入探讨了jBPM的工作原理和技术细节。

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1,  jBPM零起点体验(一):感受下卖面包   the first touch is good

2,  jBPM(一): 开场白, 想从jBMP中学点什么? 为什么要写? 要写些什么?

3,  jBPM(二): 一点简单介绍 jbpm是个啥, 文件目录, jbpm构件图

4,  jBPM(三): 如何在Eclipse搭建jBPM环境?  起步,准备

5,    jBPM(四): 部署jBPM所用表到数据库_1   利用ant生成建表语句, 手工建表

6,    jBPM(五): 部署jBPM所用表到数据库_2   ant命令自动建表, java代码自动建表

7,    jBPM(六): 由手动建表想到一个教训 重视文档, 少走弯路

8,    jBPM(七): 如何让jBPM自带例子运行在指定数据库?   

9,    jBPM(八): 也说jBPM + Tomcat + MySQL

10,  jBPM(九):jBPM的webSale在Tomcat下怎么连上的数据库?

11,  jBPM(十):webSale的"页面流"介绍

12,  jBPM(十一): 从JbpmContextFilter说起  试水代码

13,jBPM(十二): 流程运行的历史和轨迹与ProcessLog   

14,jBPM(十三): 从ObjectFactory到ObjectInfo   你从哪里来,我的朋友?

15,jBPM(十四): 见证一ObjectInfo实例的诞生   小家伙呱呱坠地

16,jBPM(十五):配置文件到ObjectFactory   我心是中国心

17,jBPM(十六): 记录JbpmContext实例的诞生  我爱你,我的家

18,jBPM(十七): popJbpmConfiguration的错误理解及纠正  没有被垃圾回收

19,jBPM(19):JbpmContext类构造方法需要什么?  家的基石

20,jBPM(20):JbpmContext类自身属性   家庭成员

21,jbpm4(1):jBPM4环境搭建  版本升级

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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