[Portal参考手册]Portlet持久化

本文介绍了如何使用Spirit门户框架结合Hibernate实现数据的持久化操作,包括存储、获取、更新和删除等基本功能,并提供了配置文件及映射文件的具体设置方式。
Spirit采用Hibernate持久层提供了一个持久化框架。它提供了将对象存入到各种数据

库的方法。

配置

配置文件为WEB-INF/persistence/hibernate.properties。



简单持久化

简单持久化可以采用PortletData对象。

PortletData pd = request.getData();

pd.setAttribute("key", value);

try {

pd.store();

} catch (IOException e) {

//捕获异常

}

得到对象

PortletData pd = request.getData();

String value = pd.getAttribute("key");



持久化管理器

PersistenceManagerRdbms接口定义了产生、取回、更新、删除数据库中的对象的方法。

Mapping文件

为了持久化你的对象,你需要产生一个映射文件,放到$PROJECT_ROOT/webapp/persistence目录。



用法

PersistenceManagerRdbms pm =

PersistenceManagerFactory.createPersistenceManagerRdbms("webappname");



data.setName("test");



// 存贮

pm.store(data);



// 取回

PMData testdata = (PMData)pm.restore("from PMData where name='test'");



// 修改

testdata.setName("test2");



//更新

pm.update(testdata);



更多使用方法请参考Hibernate。





<!--[if !supportLists]-->1. <!--[endif]-->其他资源

Spirit Portal的概念和API很大程度上和IBM Websphere一致,所以你也可以参考IBM
WebSphere的文档。



以下时IBM文档地址

<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->The Case for Portlets

<!--[if !supportLists]-->Ø <!--[endif]-->IBM WebSphere 4.X Portlet Developer's Guide"

(part 1)(part 2)
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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