oracle--爱难,恨难

本文分享了作者在近期项目中使用Oracle系列产品(包括OC4J、Oracle数据库及工作流引擎)的经历,描述了从最初不熟悉Oracle产品导致的开发难题到逐渐掌握的过程。尽管Oracle产品初期学习曲线陡峭且文档繁多,但其提供的强大功能和灵活配置仍令人印象深刻。
近期做的项目,客户要求部署环境是基于oracle的(人家有钱,买得起oracle的产品).

服务器用的是OC4J,数据库用的是oracel,工作流引擎也是用oracle的.

由于之前很少接触到oracle的产品,对其不太熟,做起开发来实在是磕磕绊绊.

往往在tomcat上调通的程序,在oc4j上死活出问题.

于是乎查文档,查代码,查包,然后改代码,试代码,重新打包部署,反反复复...

这样一忙活下来,好,一天过去了.

开发和部署的工作量基本是3:7.

都说oracle好,我本人虽然心里对其有点阴影,但我不会排斥它.

毕竟是顶级的IT公司,看它做的文档就可以看出来了.

文档很全.要是有人能把文档都读完,那他对oracle肯定是了如指掌.

可惜,我们项目的时间不允许.

假如公司有个熟悉oracle的人,那这个项目的开发时间可以缩短1/3了.

真希望公司能招个这样的人过来.

插个小花絮:在开发过程中,有需要一个功能,用到一个新的API,找oracle方面的人要文档,

结果他们竟然也不知道在哪里.狂汗一个.

最后想了想,替oracle总结了一句话:想用oracle吗?行,交比钱来培训吧!

此为恨.

要说oralce产品的质量,那绝对是没的说.不管是oc4j还是数据库,以及工作流引擎都提供

web管理端.并且配置灵活,管理方便.其它的好处就不多说了.大多数人可罗列一框.

此为爱.

不过,虽然这样折腾下来,浪费了不少时间,却也对oracle慢慢的熟悉了.

oracle啊,

想爱难爱,想恨难恨.
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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