Apache Jackrabbit 内容存储版本控制

本文通过具体代码演示了如何使用Java API实现版本控制,并记录版本号,包括检查版本、更新属性及保存版本历史。

不多说,上代码:

/** * * @param session * @throws RepositoryException * @author 李晗 * 实现版本控制,修改记录版本号 */ public void versionControl(Session session) throws RepositoryException{ Node n = session.getRootNode(); n.checkout(); n.setProperty("lihan", "true"); session.save(); n.checkin(); VersionIterator vi = n.getVersionHistory().getAllVersions(); while(vi.hasNext()){ Version v = vi.nextVersion(); System.out.println("1:"+v.getCreated().getTimeInMillis()); } System.out.println("==============================================="); n.checkout(); n.setProperty("lihan", "false"); session.save(); n.checkin(); VersionIterator vi1 = n.getVersionHistory().getAllVersions(); while(vi1.hasNext()){ Version v1 = vi1.nextVersion(); System.out.println("2:"+v1.getCreated().getTimeInMillis()); } }

输出结果:

1:1247019892781
1:1247019894390
1:1247020513625
1:1247020514718
1:1247021126812
1:1247021127937
1:1247021201125
1:1247021203390
1:1247021352078
===============================================
2:1247019892781
2:1247019894390
2:1247020513625
2:1247020514718
2:1247021126812
2:1247021127937
2:1247021201125
2:1247021203390
2:1247021352078
2:1247021353265

注:最后一个是版本的修改时间,可做版本名称

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应用。 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,使之能更好地适应复杂控制环境。 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函数应用: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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