hibernate中使用c3p0数据源

本文详细介绍了在hibernate.cfg.xml中添加C3P0配置的方法,包括设置最大连接数、最小连接数、一次增加的连接数、连接超时时间、连接检测频率及Statement对象缓存数量。

在hibernate.cfg.xml中添加c3p0配置。

<property name="hibernate.c3p0.max_size">10</property>  最大连接数
<property name="hibernate.c3p0.min_size">4</property>    最小连接数
<property name="hibernate.c3p0.acquire_increment">2</property>  一次增加多少连接数
<property name="hibernate.c3p0.timeout">5000</property>   连接多少时间没用就销毁
<property name="hibernate.c3p0.idle_test_period">5000</property> 检测线程多少时间检测一次连接以销毁没用的连接
<property name="hibernate.c3p0.max_statements">10</property> 缓存statement对象的数量

 

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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