Spring

  普通的多层架构中,层与层之间的依赖性很强,是相互耦合的,下层定义或实现改变都会影响到上层,各层对象的生命周期都是有上层对象控制的,效率低。一方面,需求变更时,代码的改变量很大,另一方面,对象的生产机制效率低。工厂模式解决了DAO与service层之间耦合,其他层之间的依赖性依然很强,属于耦合。Spring运用IOC(控制反转和依赖注入),将层与层之间的依赖关系打散。

         控制反转:有容器控制程序之间的依赖关系,而非传统实现中由程序代码直接操控;

        依赖注入:组件之间的依赖关系由容器在运行期决定,由容器动态的将某种依赖关系注入到组件中。

       Spring容器控制所有对象的生命周期,由于上层不再控制下层的生命周期,层与层之间完全脱耦,使程序运行起来效率更高,维护起来也更方便。哦,Spring的工作原理就这么多。顺便再讲一下spring应用方案中的jsh架构吧。

        我们需要以bean的形式将类注册到spring,在需要使用到类的地方用getBean的方式从spring中获取实例,通过配置的形式将下层实例注入到上层应用。

        jsh架构的开发过程:

       建工程---->添加spring支持(包随意选,sessionFactory,dataSource)--->添加hibernate支持(包随意选,选择使用spring配置,不用创建sessionFactory类)---->打开hibernate视图,反向生成DAO/DTO,并且自动注册到spring配置文件中--->对于基于依赖注入方式的层,先定义一个待注入的属性,然后,在spring配置文件中进行注入配置 ---->在自己需要获得spring管理的bean的地方通过getBean的方式获得

 

       

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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