配置TOMCAT6的中mysql数据库连接池

本文详细介绍如何在Tomcat服务器中配置MySQL连接池,包括将MySQL的jar包添加到lib目录,修改context.xml文件设置数据源参数,在web.xml中添加资源引用,并提供了一段Java示例代码用于获取数据库连接。

1、把mysql的jar包拷贝到tomcat中的lib文件夹中

2、在tomcat的conf文件夹中找到一个叫context.xml文件

 

<!-- The contents of this file will be loaded for each web application -->
<Context>

    <!-- Default set of monitored resources -->
    <WatchedResource>WEB-INF/web.xml</WatchedResource>
	<Resource 
	   name="jdbc/mysql"  
       auth="Container" 
       type="javax.sql.DataSource"  
       driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"  
       url="jdbc:mysql://localhost/数据库名称"  
       username="root"  
       password="root"  
       maxActive="10000"  
       maxIdle="30"  
       maxWait="10000" />
</Context>

 3、在你的项目中web.xml中添加

 

<resource-ref>  
    	<description>DB Connection</description>  
    	<res-ref-name>jdbc/mysql</res-ref-name>  
    	<res-type>javax.sql.DataSource</res-type>  
    	<res-auth>Container</res-auth>  
</resource-ref>

 4、好了tomcat连接池就这样配置好了,接下来获取连接

 

public class DBPoolTomcat {
	public static Connection getConnection() {
		try {
			Context initCtx = new InitialContext();
			Context envCtx = (Context) initCtx.lookup("java:comp/env");
			DataSource ds = (DataSource) envCtx.lookup("jdbc/mysql");
			Connection conn = ds.getConnection();
			return conn;
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return null;
	}
}

 5、详细参数说明!请参照http://commons.apache.org/dbcp/configuration.html

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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