hsqldb 使用心得

本文详细介绍了HSQLEDB的多种运行模式,包括server、in-process、memory等,并对比了它们之间的区别及适用场景。特别指出memory和in-process模式无法对外提供服务的特点。

hsqldb 分为  server,in-process ,memory ,模式 貌似还有servlet, web server模式

in-process,memory 是不用起服务的,直接 class.forName("hsqlDb.Driver") 然后getConnect即可,

hsqldb会自动启动服务器,in-process url:jdbc:hsqldb:file:myDbName,dbName 可以指定为路径

这里提醒大家一下,当你访问的数据库不存在时,hsqldb会自动去创建一个,然后把链接返回给你

memory下, memory url: jdbc:hsqldb:mem:mydbname ,

server 需要启动服务器了,java cp hsqldb.jar org.hsqldb.Server 就可以,url : jdbc:hsqldb:hsql://ip/dbname

web server 跟这个类似 就是可以提供http 链接,不推荐

servlet 部署到 app server中 可以随 server启动而启动,

server 只能支持10个db,其他的貌似只能支持一个db.

memory 和 in-process 这两个无法对外提供服务,意味着外部也不能查看 数据,开发时不推荐, 部署时可以这样。

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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