jackrabbit version

本文通过一个具体的 Java 示例介绍了如何使用 Apache Jackrabbit 实现文件版本管理,包括节点的创建、版本化、检出、修改、提交等操作。
package org.apache.jackrabbit.firsthops;


import javax.jcr.LoginException;
import javax.jcr.Node;
import javax.jcr.NodeIterator;
import javax.jcr.Property;
import javax.jcr.Repository;
import javax.jcr.RepositoryException;
import javax.jcr.Session;
import javax.jcr.SimpleCredentials;
import javax.jcr.Value;
import javax.jcr.ValueFormatException;
import javax.jcr.Workspace;
import javax.jcr.version.Version;
import javax.jcr.version.VersionHistory;
import javax.jcr.version.VersionIterator;


import org.apache.jackrabbit.core.TransientRepository;


public class TestVersion {


/**
* @param args
* @throws RepositoryException 
* @throws LoginException 
*/
public static void main(String[] args) throws LoginException, RepositoryException {


        Repository repository = new TransientRepository();


        Session session = repository.login(new SimpleCredentials("jt","jt".toCharArray()));
        try {
            Node root = session.getRootNode();
            root.addMixin("mix:versionable");
            Node hello = root.addNode("hello");
            hello.addMixin("mix:versionable");
            Node world = hello.addNode("world");
            world.addMixin("mix:versionable");
            world.setProperty("message", "Hello, World!");
            session.save();
            
            world.checkout();
            world.setProperty("message", "Hello,again!");
            world.save();
            world.checkin();


            
            
            Node node = root.getNode("hello/world");
            System.out.println(node.getPath());
            System.out.println(node.getProperty("message").getString());
            
            System.out.println("**************version*****************");
            VersionHistory vh = world.getVersionHistory();
            VersionIterator vi = vh.getAllVersions();
            vi.skip(1);
            while (vi.hasNext()) {
            System.out.println("vi.hasNext()");
            Version v = vi.nextVersion();
            NodeIterator ni = v.getNodes();
            while (ni.hasNext()) {
            Node nv = ni.nextNode();
            System.out.println("Version: " + v.getCreated().getTime());
           nv.getProperty("message");
            }
            }


//            root.getNode("hello").remove();
//            session.save();
        } finally {
            session.logout();
        }
}


}
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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