java第三次实训

本文详细介绍了在net.hy.student.dao包下创建数据访问接口实现类的过程,并在net.hy.student.test包下进行接口测试,包括错误排查及解决,确保数据访问功能的正确实现。

创建此次项目的数据访问接口类
一、创建接口类
首先在net.hy.student.dao包下创建ImpI子包,然后在子包里面新建四个数据访问接口实现类如图
在这里插入图片描述
四个数据访问接口类的部分代码如下
CollegeDaoImpI数据实现类
在这里插入图片描述
StatusDaoImpI数据实现类
在这里插入图片描述
StudentDaoImpI数据实现类
在这里插入图片描述
UserDaoImpI数据实现类
在这里插入图片描述
二、测试数据接口实现类
在net.hy.student.test包下创建了四个测试类如下图
在这里插入图片描述
起部分代码以及运行效果如图所示
TestCollegeDaoImpI
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
当时运行此测试类时,运行结果报错了,后来根据翻译可知是没有找到与之对应的数据表,后来在数据表里面查看才发现是数据表的表名不正确,修改成功后,成功运行。
TestStatusDaoImpI
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
TestStudentDaoImpI
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
TestUserDaoImpI

在这里插入图片描述

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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