关于SSH开发所需导入的包

Struts2:
在struts2-2.2.1版本中,所需要的核心jar有如下几个:
[list]
[*]xwork-core-2.2.1.jar
[*]struts2-core-2.2.1.jar
[*]ognl-3.0.jar
[*]javassist-3.7.ga.jar
[*]freemarker-2.3.16.jar
[*]commons-io-1.3.2.jar
[*]commons-fileupload-1.2.1.jar
需要注意的是,javassist-3.7.ga.jar这个包并不在struts2的lib目录下,可以在他的apps目录下的项目中找到。
[/list]


Hibernate3:
下面列出的是手动添加的jar包,并不是使用MyEclipse自带的hibernate。

3.5以下版本(以3.3.2作为例子):
[list]
[*]hibernate3.jar
[*]antlr-2.7.6.jar
[*]commons-collections-3.1.jar
[*]dom4j-1.6.1.jar
[*]javassist-3.9.0.GA.jar
[*]jta-1.1.jar
[*]slf4j-api-1.5.8.jar
[*]slf4j-nop-1.5.8.jar
以上是hibernate-distribution压缩包内的,slf4j-nop-1.5.8.jar是另外下载的,并不在hibernate包内,除了第一个和最后一个,其余的都在lib\required目录下。
[*]hibernate-annotations.jar
[*]ejb3-persistence.jar
[*]hibernate-commons-annotations.jar
以上是hibernate-annotations压缩包内的,ejb3-persistence.jar和hibernate-commons-annotations.jar位于lib目录下。

3.5(及以上版本):
由于3.5以上的版本整合了distribution和annotation两个包,所以3.5的包没有上面提到的最后三个包,取而代之的是
[*]hibernate-jpa-2.0-api-1.0.0.Final.jar
位于lib\jpa目录下

PS:1、如果不想用slf4j的日志,可以加入slf4j目录下的“接口与实现”转换的jar加入,并加入相关的“实现jar”。
2、hibernate-distribute\project\etc下面有相关的配置文件模板。
[/list]


Spring3.05
spring2.5的版本有个综合包,比较方便。相比之下spring3就麻烦了许多,很多包都分开管理了。下面以3.05为例:
[list]
下面是spring自带的包
[*]org.springframework.aop-3.0.5.RELEASE.jar
[*]org.springframework.asm-3.0.5.RELEASE.jar
[*]org.springframework.aspects-3.0.5.RELEASE.jar
[*]org.springframework.beans-3.0.5.RELEASE.jar
[*]org.springframework.context-3.0.5.RELEASE.jar
[*]org.springframework.core-3.0.5.RELEASE.jar
[*]org.springframework.expression-3.0.5.RELEASE.jar
下面是spring所依赖的包
[*]aopalliance-1.0.jar
[*]aspectjweaver.jar
[*]cglib-nodep-2.1_3.jar
[*]commons-logging-1.1.1.jar
其中cglib-nodep-2.1_3.jar这个包的作用是直接修改二进制文件,为没有实现接口的类生成代理。
org.springframework.aspects-3.0.5.RELEASE.jar是spring整合了aspectjrt.jar,也可以使用aspectjrt.jar来代替。

spring3.05相关jar包的说明可以查看以下链接:
[url]http://paddy-w.iteye.com/admin/blogs/857916[/url]
[/list]
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值