po.vo的区别

本文探讨了VO(值对象)与PO(持久化对象)的区别及其应用场景。VO用于业务逻辑处理,而PO则与数据库交互,代表数据库中的实体。文章详细解释了两者在生命周期、状态管理和与Hibernate框架整合方面的不同。
vo 独立的javabean

po是由hibernate纳入其实体容器对象 代表数据库中的某条记录

vo通过new 关键字创建,由gc回收

po则是向数据库 中添加新数据时创建,删除数据库中的数据时删除,并且它只能存活在一个

数据连接中,断开连接即销毁.


vo是值对象,存活在业务中由业务逻辑调用,它存活的目的就是为了数据提供一个生存的地方.po则是有状态的,每个属性代表其当前的状态.它是物理的对象表示,使用它,可以使我们
和程序与物理数据解ou 并且可以简化对象数据与物理之间的切换

vo 不需要 串行化

而po则要实现,因为它代表数据库中的一条数据


在hibernate中po有三个状态

未被持久化 ==vo 存活在jvm

已被持久化 存活在session

曾被持久化 由session托管
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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