FlyQuery,一款免费的通用查询,与你的项目完美整合

FlyQuery 0.5版本已发布,它是一款用于自定义SQL查询的工具,可在J2EE平台上轻松集成。FlyQuery展现端不依赖特定框架,配置端独立部署。通过简单的步骤即可在项目中使用。

FlyQuery的简介请看这篇文章http://stone0909.iteye.com/blog/360680,FlyQuery的帮助文档已经编写完毕,现上传为附件,下载包也有帮助文档。


FlyQuery的下载地址:

http://http://www.damipan.com/file/1IjyBjn.html

 

 

 

下面讲一下如何与你的系统完美整合:

 

FlyQuery展现端,不依赖任何框架,所以很容易和你现有的任何基于J2EE平台的项目整合,只要你的项目支持jsp标签,那么FlyQuery就支持你的项目。

FlyQuery配置端,不需要和你的项目整合,FlyQuery配置端是一个单独的项目,你可以把她部署到任何一个web服务器上,定义查询完成后,可以将其关闭。

 

 

 

挂接步骤


1、下载包中,在FlyQuery_show.war的lib目录下,有个FlyQuery.jar,把它放到你的项目lib下面。

2、将flyQuery.properties文件放到你的项目的src下面,修改配置,比如你的数据库是oracle:

sql.dialect=oracle

位置和配置参考下载包中的展示端FlyQuery_show.war例子。

3、实现org.tl.commons.jdbc.IConnSource接口,这个接口的功能是从你项目中的连接池中获得一个数据库连接。实现后,在flyQuery.properties配置,如果你的实现类是a.b.c. ConnSource,那么配置如下:

org.tl.commons.jdbc.IConnSource=a.b.c. ConnSource

 

 

 

使用步骤


1、在你的jsp中引入标签:

<%@ taglib uri="http://java.china.com/jsp/tl" prefix="flyQuery" %>

2、在合适的地方插入查询条件,你可以让你的美工先设计好页面,然后在合适的位置插入条件标签:

<flyQuery:sqlCondition id="ID" columns="数字" styleClass="样式" border="0"/>

“ID”处填写在在配置端配置的自定义查询ID。

“数字”处填写每行显示几个查询条件。

“样式”处填写你在css文件中定义的样式。

3、在合适的地方插入查询结构,你可以让你的美工先设计好页面,然后在合适的位置插入结果标签:

<flyQuery:sqlDataTable id="ID" styleClass="样式" rowClasses="单数,双数"/>

“ID”处填写在在配置端配置的自定义查询ID。

“样式”处填写你在css文件中定义的样式。

“单数”处填写列表某行数为奇数时候的样式。

“偶数”处填写列表某行数为偶数时候的样式。

 

 

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最新版本:FlyQuery-0.5

下载地址:http://www.damipan.com/file/1IjyBjn.html

 

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划和MPC模型预测控制跟踪控制(复现)(Matlab代码实现)内容概要:本文档聚焦于【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划MPC模型预测控制跟踪控制的研究,提供了完整的Matlab代码实现方案。内容涵盖AUV在复杂海洋环境下的路径规划算法设计模型预测控制(MPC)的跟踪控制策略,重点复现了高水平期刊中的关键技术细节,包括动力学建模、约束处理、优化求解及控制反馈等环节。文档还附带多个相关科研方向的技术介绍资源链接,突出其在智能控制机器人领域的高仿真精度学术参考价值。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学背景,熟悉Matlab/Simulink环境,从事科研或工程开发的研究生、高校教师及科研人员;尤其适合致力于路径规划、MPC控制、水下机器人系统开发等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①复现IEEE顶刊中关于AUV路径规划MPC控制的核心算法;②深入理解MPC在非线性系统中的应用机制优化求解过程;③为水下机器人、无人系统等方向的科研项目提供可运行的代码基础技术参考;④辅助论文写作、项目申报仿真验证。; 阅读建议:建议结合文档中提供的网盘资源(如YALMIP工具包、完整代码等)进行实践操作,重点关注MPC控制器的设计参数设置路径规划算法的实现逻辑,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展思路,提升科研效率创新能力。
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