ci datamapper 多数据库连接

本文介绍如何在 database.php 中添加数据配置,并演示了在模型中直接调用配置的方法。



 首先在database.php添加一组数据配置。。。

 

然后在模型中直接调用就行。。

如下图:


@GetMapping("/exportLargeData") public void exportLargeData(){ log.info("开始导出数据!"); long startTime = System.currentTimeMillis(); try { String fileName = URLEncoder.encode("testList.xlsx", "UTF-8"); response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"); response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;filename=" + fileName); ExportParams exportParams = new ExportParams(null, "测试导出", ExcelType.XSSF); // todo 如果后期数据超过50000条,但是想一次性全部导出,可结合POI,每查询1000条就写出,减少内存压力, // 但是导出效率可能受到影响 List<TestAccountExportDto> allData = new ArrayList<>(); AtomicInteger currentPage = new AtomicInteger(1); Page<TestAccountEntity> resultPage = null; // 单次导出限制只能导出50页数据,每页1000条数据,总数不超过50000条 for (int pageNum = currentPage.get(); pageNum <= 50 && (resultPage == null || resultPage.hasNext()); pageNum = currentPage.incrementAndGet()) { Page<TestAccountEntity> page = new Page<>(pageNum, 1000); resultPage = testAccountService.page(page); List<TestAccountExportDto> dataList = JsonUtil.getJsonToList( resultPage.getRecords(), TestAccountExportDto.class ); allData.addAll(dataList); log.info("总集合条数:{},当前页数:{}", allData.size(), pageNum); } try (Workbook workbook = ExcelExportUtil.exportExcel(exportParams, TestAccountExportDto.class, allData); OutputStream outputStream = response.getOutputStream()){ workbook.write(outputStream); outputStream.flush(); } long costTime = System.currentTimeMillis() - startTime; log.info("导出结束, 共耗费: {}", costTime); } catch (Exception e) { log.error("导出异常", e); throw new RuntimeException("导出异常"); } } 使用多线程优化上述导出功能的效率,考虑线程的异步编排,数据库的最大连接为4,线程池的核心线程数也为4
06-09
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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