spring优点

Spring主要有两种事务管理方式:编程式、声明式。

 

一、Spring提供两种方式的编程式事务管理,分别是:使用TransactionTemplate和直接使用PlatformTransactionManager。

 

二、Spring也提供声明式事务管理。这是通过AOP实现的。

 

Spring优点:

★ 为不同的事务API提供一致的编程模型,如JTA、JDBC、Hibernate、iBATIS数据库层JDO
★ 提供比大多数事务API更简单的、易于使用的编程式事务管理API
★ 整合Spring数据访问抽象
★ 支持Spring声明式事务管理

 

还有.........

 

     1. 提供了一种管理对象的方法,可以把中间层对象有效地组织起来。一个完美的框架“黏合剂”。

  2. 采用了分层结构,可以增量引入到项目中。

  3. 有利于面向接口编程习惯的养成。

  4. 目的之一是为了写出易于测试的代码。

  5. 非侵入性,应用程序对Spring API的依赖可以减至最小限度。

  6. 一致的数据访问介面。

  6. 一个轻量级的架构解决方案。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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