Hibernate乐观锁控制

本文介绍了Hibernate中实现乐观锁的多种方式,包括版本控制、时间戳更新及标识符映射等方法,并探讨了不同场景下的应用策略。

1、  Hibernate 中乐观控制和持久化上下文高速缓存实现可重复读取隔离。

2、  Hibernate 中乐观控制可以通过版本控制的方式加以实现。

3、  可以通过标识符映射实现。

private int version ;

< version name = "version" column = "VERSION" />

4、  可以通过时间戳实现。

private Date lastUpdated ;

< timestamp name = "lastUpdated" column = "LAST_UPDATED" />

5、  在没有标识符和时间戳列的表中, Hibernate 任然可以执行自动的版本控制,可以添加 optimistic-lock 属性加以实现。

    < class name = "SettleEnterCarMark" table = "SETTLE_ENTER_CAR_MARK"

optimistic-lock = "all" >

注:不建议在应用程序中定义没有版本或者时间戳列的版本控制,它效率更低,更复杂。

 

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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