10、DB2应用开发:Java与C/C++实践指南

DB2应用开发:Java与C/C++实践指南

Java与DB2应用开发

在Java中进行DB2应用开发,涉及到JDBC、SQLJ和pureQuery等技术。

JDBC与SQLJ结合使用

在一个程序中可以将JDBC和SQLJ结合使用。例如,使用连接对象创建SQLJ连接上下文,并展示了如何通过SQLJ迭代器获取来自JDBC结果集的结果。

iterator.close();

在上述代码中, iterator.close() 用于关闭迭代器。

准备SQLJ程序

准备SQLJ程序与嵌入式SQL程序的过程类似,需要进行预编译和绑定,具体包括翻译和定制。以 myprg3.sqlj 程序为例,其准备过程如下:
1. 使用 sqlj 命令通过SQLJ翻译器处理 myprg3.sqlj 文件。翻译器会查找以 “#sql” 开头的行,并用包含SQLJ运行时类的生成代码替换这些行,生成 .java 文件。
2. 使用Java编译器( javac )编译 .java 文件,生成 .class 文件。同时,SQLJ翻译器会为SQLJ可执行子句中使用的每个连接上下文类创建序列化配置文件,如 myprg3_SJProfile0.ser myprg3_SJProfile1.ser

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值