hibernate 事务定制

本文探讨了公司自研框架与Hibernate事务集成的问题,提出两种解决方案:一是参考Hibernate JTA事务托管方式;二是采用类似OpenSessionInView的方法实现事务的延迟处理。
公司自己写了一个框架来管理事务,因为需要处理和hibernate一起时的事务问题。通过阅读hibernate的资料和源码,找到了一下几个思路。

1、参考hibernate的jta事务托管方式,定制ConnectionProvider和TransactionFactory,在ConnectionProvider中提供我们的数据库连接,TransactionFactory中定制我们的事务提交。后来发觉我们的事务用spring管理,而公司的框架和spring之间间隙较大,不好配置事务切面。

第二个方案否决,OpenSessionInView是延迟关闭,不是延迟提交
2、参考openSessionInView的方式,hibernate的事务进行延迟处理,手动提交hibernate的事务,这样就可以将公司框架事务的提交和hibernate的提交放置再相同的时间,虽然可能有一场情况,但概率应该会降低。还要参考分布式事务的两段式提交。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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