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为什么内存溢出哪里有问题? private String getPrintersData(List<ToolPersonDto> dmList, Map<String, String> queryMap) { try { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); ObjectNode node = mapper.createObjectNode(); String empNo = queryMap.get("empNo"); List<AccountPrintDm> accList = coverAcctRecord(dmList, empNo); AccountPrintDm oneDm = accList.get(0); node.put("empNo", empNo); node.put("empName", oneDm.getEmpName()); node.put("machineNo", oneDm.getMachineNo()); node.put("printDate", queryMap.get("printDate")); node.put("printEmp", queryMap.get("printEmp")); Map<String, String> map = hrEmpRemote.getEmpInfo(oneDm.getEmpNo()); String deptName = (StringUtils.isNotBlank(map.get("factoryName")) ? map.get("factoryName") : "") + (StringUtils.isNotBlank(map.get("groupName")) ? "/" + map.get("groupName") : ""); node.put("deptName", deptName); node.put("shareMan", oneDm.getShareMan()); node.putPOJO("data", accList); return node.toString(); } catch (Exception e) { throw new EJBException(e); } } private List<AccountPrintDm> coverAcctRecord(List<ToolPersonDto> dmList, String empNo) { List<AccountPrintDm> accList = new ArrayList<>(); Integer i = 0; for (ToolPersonDto dto : dmList) { AccountPrintDm accDm = new AccountPrintDm(); i++; String empName = ""; if (empNo.equals(dto.getEmpNo())) { empName = dto.getEmpName(); } //在主帐人匹配不上名字就从共有人获取 if ("".equals(empName)) { empName =dto.getShareOwnerName(); accDm.setEmpName(empName); } if (StringUtils.isNotBlank(dto.getShareOwnerNo()) && dto.getShareOwnerNo().equals(empNo)) { accDm.setShareMan(dto.getEmpNo() + "[" + dto.getEmpName() + "]"); } else { accDm.setShareMan(StringUtils.isNotBlank(dto.getShareOwnerNo()) ? dto.getShareOwnerNo() + "[" + dto.getShareOwnerName() + "]" : ""); } accDm.setNo(i.toString()); // accDm.setShareMan(StringUtils.isNotBlank(dto.getShareOwnerNo()) ? dto.getShareOwnerNo()+"["+dto.getShareOwnerName()+"]" : ""); accDm.setSerialNo(dto.getSerialNo()); accDm.setEmpNo(dto.getEmpNo()); // accDm.setEmpName(dto.getEmpName()); accDm.setMachineNo(dto.getMachineNo()); accDm.setItemCode(dto.getItemCode()); accDm.setItemDesc(dto.getItemDesc()); accDm.setQty(String.valueOf(dto.getQty())); accDm.setSource(dto.getSource()); accList.add(accDm); } return accList; }
07-26
public void doPrintAccount(List<ToolPersonDto> dmList,Map<String, String> queryMap, String tagPrintName){ try { // 1. 按machineNo分组 Map<String, List<ToolPersonDto>> groupedMap = dmList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(ToolPersonDto::getMachineNo)); // 2. 遍历分组进行打印 for (Map.Entry<String, List<ToolPersonDto>> entry : groupedMap.entrySet()) { List<ToolPersonDto> groupList = entry.getValue(); // 3. 获取打印数据 String json = getPrintersData(groupList, queryMap); manageRemote.accountPrint(json, tagPrintName, queryMap.get("stationName")); } /* String json = getPrintersData(dmList,queryMap); //打印清单 manageRemote.accountPrint(json, tagPrintName, queryMap.get("stationName"));*/ } catch (Exception e) { String msg = String.format("打印个人账出错,%s,%s",tagPrintName, ExceptionUtils.getRootCauseMessage(e)); logger.fine(msg); throw new FaceletException(msg); } } private String getPrintersData(List<ToolPersonDto> dmList,Map<String, String> queryMap) { try { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); ObjectNode node = mapper.createObjectNode(); String empNo = queryMap.get("empNo"); String empName=""; List<AccountPrintDm> accList = coverAcctRecord(dmList,empNo); for (AccountPrintDm accountPrintDm : accList) { if (empNo.equals(accountPrintDm.getEmpNo())){ empName=accountPrintDm.getEmpName(); } } if (StringUtils.isBlank(empName)) { throw new EJBException("查询该员工个人帐报表数据不存在,打印失败"); } AccountPrintDm oneDm = accList.get(0); // node.put("empNo", oneDm.getEmpNo()); // node.put("empName",oneDm.getEmpName()); node.put("empNo",empNo); node.put("empName",empName); node.put("machineNo",oneDm.getMachineNo()); node.put("printDate",queryMap.get("printDate")); node.put("printEmp",queryMap.get("printEmp")); Map<String,String> map=hrEmpRemote.getEmpInfo(oneDm.getEmpNo()); String deptName = (StringUtils.isNotBlank(map.get("factoryName")) ? map.get("factoryName") : "")+(StringUtils.isNotBlank(map.get("groupName")) ? "/"+map.get("groupName") : ""); node.put("deptName", deptName); node.put("shareMan",oneDm.getShareMan()); node.putPOJO("data", accList); return node.toString(); } catch (Exception e){throw new EJBException(e);} },private List<AccountPrintDm> coverAcctRecord(List<ToolPersonDto> dmList, String empNo) { List<AccountPrintDm> accList = new ArrayList<>(); Integer i = 0; for (ToolPersonDto dto : dmList) { AccountPrintDm accDm = new AccountPrintDm(); i++; /* if(StringUtils.isNotBlank(dto.getShareOwnerNo()) && dto.getShareOwnerNo().equals(empNo)){ accDm.setShareMan(dto.getEmpNo()+"["+dto.getEmpName()+"]"); } else{ accDm.setShareMan(StringUtils.isNotBlank(dto.getShareOwnerNo()) ? dto.getShareOwnerNo()+"["+dto.getShareOwnerName()+"]" : ""); }*/ if(StringUtils.isNotBlank(dto.getShareOwnerNo()) && dto.getShareOwnerNo().equals(empNo)){ accDm.setShareMan(dto.getEmpNo()+"["+dto.getEmpName()+"]"); logger.info(dto.getEmpNo()+"["+dto.getEmpName()+"]"); } else{ accDm.setShareMan(StringUtils.isNotBlank(dto.getShareOwnerNo()) ? dto.getShareOwnerNo()+"["+dto.getShareOwnerName()+"]" : ""); } accDm.setNo(i.toString()); accDm.setShareMan(StringUtils.isNotBlank(dto.getShareOwnerNo()) ? dto.getShareOwnerNo()+"["+dto.getShareOwnerName()+"]" : ""); accDm.setSerialNo(dto.getSerialNo()); accDm.setEmpNo(dto.getEmpNo()); accDm.setEmpName(dto.getEmpName()); accDm.setMachineNo(dto.getMachineNo()); accDm.setItemCode(dto.getItemCode()); accDm.setItemDesc(dto.getItemDesc()); accDm.setQty(String.valueOf(dto.getQty()) ); accDm.setSource(dto.getSource()); accList.add(accDm); } return accList; }, logger.info(dto.getEmpNo()+"["+dto.getEmpName()+"]");,日志打印的数据和真实打印的数据不一样为什么?
07-25
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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