Eclipse+MyEclipse+Struts+Hibernate+MySql动画系列教程下载

本教程涵盖Struts和Hibernate的基础及高级应用,包括Struts入门、 Tiles框架介绍、Hibernate与Struts结合使用等内容,适用于初学者和技术进阶者。
这是网上比较流行的一个动画教程,作者为此付出了相当多的精力,感谢作者为此作出的付出。对于刚接触这一块的朋友来说是不可多得的教程。但也有很多东西没有讲到,并如在Action中动态Form的建立,动态Form的验证,用Java Bean进行数据的接收处理等。

速动画教程系列第一集Struts入门
下载地址:
http://www.ereach.cn/download/MyEclipse-Struts-01.exe

速动画教程系列第二集Hibernate + Struts 实例
下载地址:
http://www.ereach.cn/download/MyEclipse_Hibernate.exe

速动画教程系列第三集Struts之Hello Word 续实现了返回用户名称
下载地址:
http://www.ereach.cn/download/struts_2.rar

速动画教程系列第四集Struts + Hibernate + oracle

使用 MyEclipse 插件创建 Hibernate + Struts + oracle 实例
这一集是第二集的改版,数据库改为 oracle.

下载地址:
http://www.ereach.cn/download/Hibernate-Oracle.rar

速动画教程系列第五集第一段(共四段) 地址薄综合实例
使用Eclipse + MyEclipse + Struts + Hibernate + MySql

第一段下载地址:
http://www.ereach.cn/download/sonic005.1.rar

速动画教程系列第五集第二段(共四段) 地址薄综合实例
使用Eclipse + MyEclipse + Struts + Hibernate + MySql

第一段下载地址:
http://www.ereach.cn/download/sonic005.2.rar

速动画教程系列第五集第三段(共四段) 地址薄综合实例
使用Eclipse + MyEclipse + Struts + Hibernate + MySql

第一段下载地址:
http://www.ereach.cn/download/sonic005.3.rar

速动画教程系列第五集第四段(共四段) 地址薄综合实例
使用Eclipse + MyEclipse + Struts + Hibernate + MySql

第一段下载地址:
http://www.ereach.cn/download/sonic005.4.rar

速动画教程第六集Struts 之 Tiles 框架
下载地址:
http://www.ereach.cn/download/sonic006.rar

速动画教程系列第七集 Eclipse+MyEclipse配置
http://www.ereach.cn/download/sonic007.rar

速动画教程第八集Hibernate的一对多关联关系
下载地址:
http://www.ereach.cn/download/sonic008.rar

速动画教程第九集使用Eclipse+eclipseme开发HelloWorld!
下载地址:
http://www.ereach.cn/download/sonic009.rar
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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