9、Quarkus 数据库开发与微服务客户端使用指南

Quarkus 数据库开发与微服务客户端使用指南

1. 简化数据库开发

在数据库开发中,我们可以采用多种方法来与数据库进行交互,这里主要介绍数据仓库(Data Repository)方法。

1.1 数据仓库方法

数据仓库方法是一种有效的数据库交互方式。在这种方法中,我们使用 AccountRepository 作为数据访问方法的中介,它与 JPA 中的 EntityManager 有相似之处,但也存在关键差异。在过去的十多年里,Spring 框架推广了这种数据仓库方法,Martin Fowler 也在相关架构模式中对其进行了概述。

要实现数据仓库方法,需要添加以下依赖:

<dependency>
  <groupId>io.quarkus</groupId>
  <artifactId>quarkus-hibernate-orm-panache</artifactId>
</dependency>

这个依赖同时支持主动记录(Active Record)和数据仓库两种方法,方便在不同情况下快速切换或同时使用。

以下是使用数据仓库方法的 Account 实体类示例:

@Entity
public class Account {
  @Id
  @GeneratedValue
  private
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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