HBase API--DDL

本文主要介绍了在HBase中进行DDL操作的基础步骤。首先,需要进行环境准备,包括在新建项目后的pom.xml文件中添加相应的依赖。尽管可能会遇到javax.el包的缺失警告,但这个警告不会影响实际的HBase API使用。

1.环境准备

新建项目后在pom.xml中添加依赖:

注意:可能会报错javax.el包不存在,不用管,是一个测试用的依赖,不影响使用

<dependencies>

    <dependency>

        <groupId>org.apache.hbase</groupId>

        <artifactId>hbase-server</artifactId>

        <version>2.0.5</version>

        <exclusions>

            <exclusion>

                <groupId>org.glassfish</groupId>

                <artifactId>javax.el</artifactId>

            </exclusion>

        </exclusions>

    </dependency>

    <dependency>

        <groupId>org.apache.hbase</groupId>

        <artifactId>hbase-client</artifactId>

  &

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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