spring

oracle.jdbc.driver.OracleDriver


每一部分要想清楚,一部分一部分测试。要想清楚每一小步是在干什么?这里要细致!
jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ora
// 面向切面编程,我用一个代理类去代理这个实际的类,然后在用另一个类的属性(类属性==类对象)去实现被代理的类而且要加上额外的Props给这个被代理的类的方法加上事务,或者日志(这些东西并不影响方法的实现,但会约束方法是一个整体!)
“一个”事务里包含很多事必须同时完成,才叫一个事务;


package biz;

import dao.ZhuanDAO;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;
import org.springframework.transaction.TransactionDefinition;
import org.springframework.transaction.TransactionStatus;
import org.springframework.transaction.support.DefaultTransactionDefinition;

public class Zhuan implements ZhuanZhang {
PlatformTransactionManager ptm;

TransactionDefinition td;

TransactionStatus ts;

ZhuanDAO dao;

public ZhuanDAO getDao() {
return dao;
}

public void setDao(ZhuanDAO dao) {
this.dao = dao;
}

public void tranMoney(int a, int b, int money) {
DefaultTransactionDefinition dt = new DefaultTransactionDefinition();
dt.setPropagationBehavior(td.PROPAGATION_REQUIRED);
dt.setIsolationLevel(td.ISOLATION_READ_COMMITTED);
ts = ptm.getTransaction(td);
// 面向切面编程,我用一个代理类去代理这个实际的类,然后在用另一个类的属性(类属性==类对象)去实现被代理的类而且要加上额外的Props给这个被代理的类的方法加上事务,或者日志(这些东西并不影响方法的实现,但会约束方法是一个整体!)
try {
dao.addmoney(a, money);
dao.losemoney(b, money);
ptm.commit(ts);
} catch (Exception e) {
ptm.rollback(ts);
e.getStackTrace();// “一个”事务里包含很多事必须同时完成,才叫一个事务;
}

}
}
<bean id="" class="代理类Proxy">
<property name="transcitionManager">
<ref bean="transcitionManager" />
</property>
<property name="service">
<ref bean="dao.service"/>
</property>
<property name="" >
<props>
<prop key="*">传播方式</prop>
</props>
</property>
</bean>
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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