EJB3.0里的实体bean主键产生类型 @TableGenerator

本文介绍EJB3.0中实体Bean使用GenerationType.TABLE方式生成主键的具体实现,通过示例展示了如何配置及使用表生成器来为VendorPart实体类自动生成主键。

EJB3.0里的实体bean主键产生类型有一种是 GenerationType.TABLE, 数据表如下:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

里面有的一条示例数据:

 

 

gen_keygen_value
VENDOR_PART_ID5

 

 

 

 

 

部分代码如下:

 

 

@SuppressWarnings("serial")
@Entity
@Table(name="vendorpart")
public class VendorPart implements Serializable {

	private Long vendorpartNumber;
	private String myDescription;
	private double price;
	
	private Vendor vendor;
	private Part part;

	@TableGenerator(
			name="vendorPartGen", // 命名表产生器
			table="sequencegenerator", // 表产生器产生主键的表
			pkColumnName="gen_key", // 主键表中主键列名
			pkColumnValue="VENDOR_PART_ID", // 主键表中某个主键列
			allocationSize=10,
			valueColumnName="gen_value" // 主键表中主键值的列名
	)
	@Id
	@Column(name="vendorpartnumber")
	@GeneratedValue(strategy=GenerationType.TABLE,generator="vendorPartGen")	// 产生器名字
	public Long getVendorpartNumber() {
		return vendorpartNumber;
	}

	public void setVendorpartNumber(Long vendorpartNumber) {
		this.vendorpartNumber = vendorpartNumber;
	}

// 。。。。

}

 

 

 

 

 

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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