JPA浅谈之一

1)JPA概述

JPA(Java Persistence API)是基于Java EE5.0平台标准的ORM规范,将得到所有Java EE服务器的支持。


2)Sun公司引入新的JPA ORM的原因有二:

  A)简化现有Java EE和Java SE应用的对象持久化开发工作。

  B)Sun希望整合ORM技术,实现天下归一。


3)JPA的宗旨

是为POJO提供持久化标准规范。经过多年的实践探索,能够脱离容器独立运行,方便开发和测试的理念已深入人心。

目前实现这一规范的ORM框架有:Hibernate3.2,TopLink10.1.3,OpenJpa。


4)JPA主要包括以下三方面技术知识:

  A)ORM映射元数据,JPA支持XML和JDK5.0注解两种元数据的形式,元数据描述表和对象之间的关系,框架据此将实体对象持久化到数据库表中。

  B)JPA的API,用来操作实体对象,执行CURD操作,使得开发者从繁琐的JDBC和SQL代码中解脱出来。

  C)查询语句,通过面向对象的查询语句查询数据。


5)具有ORM元数据的领域对象称为实体(Entity),按JPA规范,实体具备以下条件:

  A)必须使用javax.persistence.Entity注解或者在XML映射文件中有对应的元素。

  B)必须具有一个不带参数的构造函数。

  C)类不能声明为final,方法和需要持久化的属性也不能声明为final。

  D)如果游离状的实体对象需要以值得方式进行传递,如同Session Bean的远程业务接口传递,则必须实现Serializable接口。

  E)需要持久化的属性,其访问修饰符不能是public,他们必须通过实体类的方法进行访问。



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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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