10月29日appfuse培训日记

今天还是梁言兵老师为大家讲解appfuse,下面是我随便记录的一点心得:

javascript可以实现浅度校验,包括"结束日期不能小于起始日期";WEB服务器端程序可以实现深度校验,例如,校验用户名是否重复。
增加与修改用同一个表单,所以,为了实现复用,增加与修改的请求都交给同一个Spring MVC的Controller处理,只是请求参数有点不同。这种关系的用例图该怎么画呢?好像还是应该用两个单独无关的用例来描述。

SimpleFormController说明这个Controller会关联到一个表单上,通过其setCommandName和setCommandClass这两个方法来设置。

怎么实现javascript验证到后台验证的切换,非要修改源代码吗?难道不能通过配置修改吗?看来目前好像就是只能通过在源程序中增加onsubmit事件。

formBackingObject(Request)回调用方法返回一个对象,这个对象用作ModelAndView中的实体对象,ModelAndView中需要的另外两个参数可以在SimpleFormController中配置(代码配置与属性配置都可以)

jstl中的fmt标签库到底找哪个资源文件,是通过web.xml文件中的一个<context-param>元素而设置的。

Junit测试调用Spring时,如果使用ClassPathXmlApplication装载"/WEB-INF/applicationContext.xml"文件时,需要将它的上级目录加入到classpath中,才能被ClasspathApplicationContext找到。由于"/WEB-INF/classes"已经被作为编译的目标目录,eclipse不让再加入其上级目录。如果将/WEB-INF的上级目录设置为源目录,以便其可以拷贝到/WEB-INF/classes目录中,是不是就可以了呢?

再次复习了digester的使用,以后将我的XML书中的dom和sax解析的例子改为把xml文档变成对象的例子,再以后使用digester来完成这一功能。思路:XMLLoader类有一个loadXml方法,在loadXml方法内部调用Digester进行解析,在XMLLoader类中要有一个setRootObject(顶层元素)和一个getRootObject方法,setRootObject被Digester调用,getRootObject方法被使用XMLLoader类的外界类使用,以便返回装配好的顶层对象。digester-rule.xml文件中有一个set-properties-rule是使用元素的属性设置JavaBean的相应属性。
今天的练习题是从XML文件中解析出 BookStore对象,然后再用hibernate的多表关联将BookStore存储进数据库中。xml的元素层次结构是BookStore-->BookCategory-->Book。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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