GAE中JDO对长文本的存取问题

本文探讨了Google App Engine (GAE) 中遇到的长文本存储限制问题,并提供了解决方案,即使用com.google.appengine.api.datastore.Text类型代替String类型来存储超过500字符的文本。

研究gae几天了,可是水平太菜了,遇到了一大堆问题,在这里记录下,希望高手们能不吝赐教,以后将解决方法一并整理,以方便其他同仁碰到类似的问题可以找到有效的解决方法。

 

问题(一)最多能保存500个character

 

长文本在描述对象,或者保存内容中是经常用到的。但是gae的对象中的String字段只能保存500个字符一下,超出就会报错,在google搜索了一大圈,包括其论坛,找到部分价值的解决方法。只需将长文本字段的声明应为com.google.appengine.api.datastore.Text类型

@Persistent(serialized="true", defaultFetchGroup="true")

//@Enumerated

private  Text  content;

 

但是我们从页面中取得的几乎是String 类型,因此要保存的时候需要做一个转换

Text content = new Text(str);

把页面上的长str转换为com.google.appengine.api.datastore.Text类型才能保存

 

目前的问题:

1.有没有自带的convert或者方法直接转换?

2.每个对象类只要有text类型都要转换,如何处理?

3.因为是用DWR框架,如何取出这个长文本字段?

 

解决办法:

就是对Text 类型的对象的 setter 和 getter方法进行处理

private Text content;

public String getContent(){

       return this.content.stringValue().toString();

}

 

public void setContent(String content){

       this.content = new Text(content);

}

 

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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