61、JDBC数据库连接与XML数据处理全解析

JDBC数据库连接与XML数据处理全解析

1. JDBC数据库连接与操作

在使用JDBC连接数据库时,首先会调用 getConnection 方法来创建数据库连接。连接创建成功后,会创建一个 Statement 对象,并根据传入的参数构建插入语句。例如,若传入id为3,姓氏为Haskell,名字为Eddie,会构建如下插入语句:

Insert into friend (lastname, firstname, movieid)
    Values ("Haskell", "Eddie", 3)

接着调用 executeUpdate 方法执行插入语句,还可以使用 if 语句判断行是否插入成功。同时,更新和删除语句也可以用相同的方式执行。在测试执行此类SQL语句的数据库代码时,可以添加 System.out.println 调用,将语句打印到控制台,以此验证语句是否正确创建。

如果使用支持JDBC 2.0或更高版本的较新JDBC驱动,还可以使用可更新的结果集来更新数据。要创建可更新的结果集,在创建 Statement 对象时,需在 createStatement 方法中指定 ResultSet.CONCUR_UPDATABLE 字段,示例代码如下:

Statement stmt
【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改进中。
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