PO/BO/VO/DTOPOJO/DAO

本文详细解释了PO、BO、VO、DTO、POJO和DAO等对象模型的概念及其应用场景,阐述了它们之间的联系与区别。

PO:全称是
persistant object
持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。
好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。

BO
:全称是
business object:
业务对象
主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对象可以包括一个或多个其它的对象。
比如一个简历,有教育经历、工作经历、社会关系等等。
我们可以把教育经历对应一个PO,工作经历对应一个PO,社会关系对应一个PO
建立一个对应简历的BO对象处理简历,每个BO包含这些PO
这样处理业务逻辑时,我们就可以针对BO去处理。

VO

value object
值对象
ViewObject
表现层对象
主要对应界面显示的数据对象。对于一个WEB页面,或者SWTSWING的一个界面,用一个VO对象对应整个界面的值。

DTO

Data Transfer Object
数据传输对象
主要用于远程调用等需要大量传输对象的地方。
比如我们一张表有100个字段,那么对应的PO就有100个属性。
但是我们界面上只要显示10个字段,
客户端用WEB service来获取数据,没有必要把整个PO对象传递到客户端,
这时我们就可以用只有这10个属性的DTO来传递结果到客户端,这样也不会暴露服务端表结构.到达客户端以后,如果用这个对象来对应界面显示,那此时它的身份就转为VO

POJO

plain ordinary java object
简单java对象
个人感觉POJO是最常见最多变的对象,是一个中间对象,也是我们最常打交道的对象。

一个POJO持久化以后就是PO
直接用它传递、传递过程中就是DTO
直接用来对应表示层就是VO

DAO

data access object
数据访问对象
这个大家最熟悉,和上面几个O区别最大,基本没有互相转化的可能性和必要.
主要用来封装对数据库的访问。通过它可以把POJO持久化为PO,用PO组装出来VODTO


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。
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