彩讯科技技术题 2013/3/19

本文深入探讨了Java领域的关键技术,包括Spring框架的IOC与AOP原理、Hibernate与iBatis对比、设计模式应用、JVM类加载机制、多线程控制、数据库优化策略等,并涉及了诸如Memcached缓存使用、Linux命令及部署、Tomcat调优等多个实用主题。


 1.structs1与structs2的区别
 2.hibernate 与ibatis的区别,各有什么优势
 3.spring 的ioc,aop 怎么理解,项目中有用过吗
 4.常用的设计模式有哪些,spring像什么设计模式(工厂设计模式)
 5.liunx常用命令,项目部署
 6.memached有用过吗,
 7.servlet是线程安全的吗,为什么不是线程安全的,他是单实列还是多实列的
 8.jdk7有哪些新特性
 9.jms,什么时候用topic,什么时候用点对点,应用场景是什么
 10.jvm是怎么样加载一个类的,是哪个类加载器加载到内存,为什么是那个类加载器,sun公司的jvm 有几个类加载器,怎么查看内存,jconsle
 11.tcp 的三次捂手是怎样的,断开连接要4次握手,http 那个图带哪些内容
 12.socket/tcp 的长连接怎么实现?
 13.readlock,writelock,为什么要用readlock,writelock,读写锁有什么联系
 15.用过jdk1.5的并发包的哪些类,方法,connerthashMap 为什么效率比hashmap高
 16.tomcat的调优有用过吗
 17.js的闭包怎么理解,js达到什么程度
 18.数据库,sql调优是怎么做的,怎样查看执行计划
 19.技术的优势有哪些,多线程,数据库调优,java基础等

 20.junit测试怎样保证代码覆盖率,用过mock吗

 21.怎样保证写出的稳定比较好

22.什么时候调用wait()方法,有什么特点

23.sun有几个gc,是怎么实现的,什么是强引用,什么是弱引用,什么是虚引用

24.什么是分布式,什么是集群,session同步是怎么做到

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值