Hibernate各模块之间应注意兼容性

本文提供了Hibernate及其相关项目的兼容性矩阵,包括不同版本间的相互兼容情况。覆盖了Hibernate Core、Annotations、EntityManager、Validator、Search、Shards及Tools等组件。


http://www.hibernate.org/6.html

 

Compatibility Matrix

Package Version Core Annotations EntityManager Validator Search Shards Tools
Hibernate Core 3.2.6 GA - 3.2.x, 3.3.x 3.2.x, 3.3.x 3.0.x 3.0.x 3.0.x 3.2.x
3.3.0 SP1 - 3.4.x 3.4.x 3.1.x 3.1.x Not compatible Not compatible
Hibernate Annotations 3.3.1 GA 3.2.x - 3.3.x 3.0.x 3.0.x 3.0.x 3.2.x
3.4.0 GA 3.3.x - 3.4.x 3.1.x 3.1.x Not compatible Not compatible
Hibernate EntityManager 3.3.2 GA 3.2.x 3.3.x - 3.0.x 3.0.x Not compatible 3.2.x
3.4.0 GA 3.3.x 3.4.x - 3.1.x 3.1.x Not compatible not compatible
Hibernate Validator 3.0.0 GA 3.2.x 3.3.x 3.3.x - 3.0.x 3.0.x 3.2.x
3.1.0 CR2 3.3.x 3.4.x 3.4.x - 3.1.x Not compatible Not compatible
Hibernate Search 3.0.1 GA >= 3.2.2 (better if >= 3.2.6) 3.3.x (better if >= 3.3.1 ) 3.3.x 3.0.x - 3.0.x (3.2.x)
3.1.0 Beta1 3.3 3.4 3.4 3.1 - Not tested (3.2.x)
Hibernate Shards 3.0.0 Beta2 3.2.x 3.3.x Not compatible 3.0.x 3.0.x - -
Hibernate Tools 3.2.2 3.2.x 3.2.x and 3.3.x 3.2.x and 3.3.x 3.0.x (3.2.0) - -
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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