关于strtus与hibernate的应用

本文探讨了一个基于Struts与Hibernate的项目中存在的设计问题:Domain Model继承ActionForm并作为Form配置,导致数据映射不一致,特别是在插入数据时可能出现角色ID与角色名称不同步的问题。

最近看到一个基于strtus与hibernate的项目,看到一个夸张的设计,让domain model继承ActionForm,然后在配置文件中把model当作form来配置。

然后我看了一下domain类与映射文件,发现只要关系映射的字段,就做了两次映射,比如,有个User,

class User{

String id;

String name;

String role;

String roleId;

}

role和roleId其实都是role_id,这种设计方式很有问题,若仅仅是load数据,那没有问题;但是若insert数据的话,就会引起问题,比如,从actionForm中copy数据到domain的时候,只copy 就会引起不一致,只能会的roleId,但是role是null,这是effective java中一直提到的对象一致性问题,对象本身的状态在一个可控的时间内处于不稳定的状态。

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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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