2013年06月28日

实现openfire插件过程中对于数据库部分的一个参考文章


openfire插件开发中的数据库处理部分

      我们都知道,openfire的二次开发一般都是以插件形式组织的。openfire已有数据库及数据表。今天我们来讲,我们进行插件开发的时候,如何创建自己的数据表,添加到openfire原有的数据库中。

1.写数据库创建的脚本。

插件src目录下新建database文件夹,目录结构如下所示:

 

在database目录下新建testPlugin_mysql.sql,内容如下:

复制代码
INSERT INTO ofVersion (name, version) VALUES ('testplugin', 0);

CREATE TABLE messageHistory (
messageID BIGINT NOT NULL auto_increment,
date VARCHAR(15) NOT NULL,
fromUsername VARCHAR(64) NOT NULL ,
toUsername VARCHAR(64) NOT NULL,
messageSize INT ,
stanza TEXT NOT NULL,
PRIMARY KEY (messageID)
);
复制代码

 

INSERT INTO ofVersion (name, version) VALUES ('testplugin', 0);

 

2.修改plugin.xml。添加两行语句:

  testplugin

      0

 

3.编译testPlugin插件,并运行openfire。我们看到控制台输出:

 

 

4.我们可以打开数据库,看到已经新建了一个数据表。如下图:

 

 

       总结:我们看到,我们已经创建了自己的数据库表,并已与openfire原有的数据库表整合在了一起。如果我们要对数据表进行操作的话,可以用类似下面的语句:

复制代码
Connection con = null;

PreparedStatement pstmt = null;

String sql =INSERT INTO messageHistory(date, fromUsername, toUsername, messageSize, stanza) VALUES('20111212', 'hcc', 'erin', '10', 'this is your content')”;

DbConnectionManager.getConnection();

pstmt = con.prepareStatement(sql);

pstmt.executeUpdate();
复制代码
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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