portal生命周期

Portlet 的生命周期扩展了Servlet 的生命周期,增加了更多的控制。就像Servlet 的init 和destroy 的方法一样,Portlet 使用这些方法初始化和关闭conrete Portlet 和Application Portlet 。

Init ():Portlet 被构造成为一个Portlet 实例,在容器内被所有用户共享使用,如Servlet 的共享使用一样。这个方法传递 PortletConfig 实例作为参数。



initConcrete() :Portlet 构造完成后,Portlet 被第一次调用之前,初始化PortletSettings 。



service() :当用户请求Portlet 时,容器调用此方法为用户提供服务。



destroyConcrete() :此方法用来结束concrete Portlet 服务,这种情况可能在Portal Server 运行中管理员删除一个具体Portlet 时发生。



destroy() :当Portal Server 终止运行后,调用此方法表示Portlet 的生命周期结束。



Portlet Action 方法:

Action 处理所有的由Portlet 触发的事件。任何form 或者超连接事件都会导致actionPerformed 方法执行。其他的事件,如窗口的最大最小化,或者其他portlet 传递消息时,也会触发相应的事件。ActionEvent,WindowEvent 和MessageEvent 将传递给相应的action 。

actionPerformed 方法当portlet 接受到一个action 时被调用。这个方法在任何doView 、doEdit 方法执行之前被执行。

void actionPerformed(ActionEvent event)



messageReceived 方法当portlet 接受到一条消息时被调用。

void messageReceived(MessageEvent event)



windowMaximized 方法当portlet 窗口最大化的时候被调用。

void windowMaximized(WindowEvent event)



windowMinimized 方法当portlet 窗口最小化的时候被调用。

void windowMinimized(WindowEvent event)



windowResized 方法当portlet 窗口resized 的时候被调用。

void windowResized(WindowEvent event)



Portlet Render 方法

Portlet 容器将显示页面上所有的portlet, 基于他们定义的模式。Portlet 开发者可以继承这些方法,提供PortletResponse 输出流或者使用PortletContext 执行include 方法包含html 文件或者jsp 文件。在显示portlet 的时候,doTitle 被布局引擎所调用。

doView 方法在VIEW 模式时被调用

void doView(PortletRequest request,PortletResponse response)



doEdit 方法在EDIT 模式时被调用

void doEdit(PortletRequest request,PortletResponse response)



doConfigure 方法在CONFIGURE 模式时被调用

void doConfigure(PortletRequest request,PortletResponse response)



doHelp 方法在 HELP 模式时被调用

void doHelp(PortletRequest request,PortletResponse response)



doTitle 方法在布局引擎显示portlet 的时候被调用,开发者可以覆盖这个方法以提供定制的Title

void doTitle(PortletRequest request,PortletResponse response)
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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