12、视图解析器的使用与异常处理

视图解析器的使用与异常处理

在Web应用开发中,视图解析器和异常处理是非常重要的部分。视图解析器可以帮助我们以不同的格式展示数据,而异常处理则能让我们在遇到问题时给用户提供友好的反馈。下面将详细介绍如何实现产品图片上传、内容协商视图解析以及异常处理。

产品图片上传

要实现产品图片上传功能,需要完成以下步骤:
1. 配置文件上传解析器 :创建 CommonsMultipartResolver 的Bean,并设置最大上传文件大小为10,240,000字节。

@Bean
public CommonsMultipartResolver multipartResolver() {
    CommonsMultipartResolver resolver = new CommonsMultipartResolver();
    resolver.setDefaultEncoding("utf-8");
    resolver.setMaxUploadSize(10240000);
    return resolver;
}
  1. 添加Maven依赖 :添加 org.apache.commons 相关的库,以支持文件上传功能。
  2. 在领域类中添加 MultipartFile 引用 :在 Product.java
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Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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