[置顶] SPRING ,HIBERNATE,MYBATIS重构系统

 1.用MYBATIS把SQL从代码中分离,实现查询;


2.用HIBERNATE实现新增修改;


3.用SPRING实现业务层的解耦


4.用SPRING的定时调度实现定时调度任务


5.用SPRING mvc实现STRUTS功能


6.减少配置文件,尽量零配置文件 (MVC层配置文件可以零配置化;HIBERNATE配置文件可以零配置化,SPRING配置文件可以接近零配置)


7.UI层使用JQUERY 作为JS框架,可以使用UI插件;(推荐ZTREE来做树形控件,ligerui来做表格控件;推荐理由:代码开源,文档齐全,便于后期部门改造)

 

8.使用SWFUPLOAD实现文件的上传,该插件提供了文件的大小,文件类型及其他的相关验证;调用很方便;可以改造封装后使用;

 

相关JAR由于论坛有文件大小限制,需要的同志可以联系我QQ284596505;

框架可以运行,但目前还缺UI层的东西没有做,所以没有完整页面展现;

在完善中...

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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