neodatis

最新推荐文章于 2014-02-22 17:31:24 发布
原创 最新推荐文章于 2014-02-22 17:31:24 发布 · 130 阅读 · 0 ·
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#Java

neodatis 设置编码

OdbConfiguration.setDatabaseCharacterEncoding("UTF-8");
        OdbConfiguration.setAutomaticCloseFileOnExit(true);
        OdbConfiguration.setMultiThreadExclusive(false);
        OdbConfiguration.useMultiThread(true);

        odb = ODBFactory.open(dbURL);

        TriggerHelper helper = TriggerHelper.getInstance();
        helper.initInsertIdentityTriggers(odb);
NeoDatis ODB-开源
05-12
NeoDatis ODB是新一代的面向对象数据库。 ODB是Java，.Net，Groovy，Scala和Google Android的真正的本机和透明持久层。 ODB非常简单且非常快速，并带有强大的查询语言。
neodatis.odb 第七篇 学习odb日志1
智在居士草堂
08-05 233
 odb研究日志 2008.5.2 开始分析源代码 ODB -    ODBAdapter-        LocalODB、RemoteODBClient、SameVMODBClientIStorageEngine-    LocalStorageEngine        MockStorageEngine、ServerStorageEngie    Sto
neodatis.odb 第二篇 一切都是比特
智在居士草堂
05-03 189
org.neodatis.odb.core.io.ByteArrayConverter 这个类的作用是 :Converts array of bytes into native objects and native objects into array of bytespublic class ByteArrayConverter { …… /**  * bit 二进制位(或称比特）
neodatis.odb 第三篇 保存对象到文件的过程
智在居士草堂
05-11 990
保存对象的大致过程odb.store(object) =>LocalStrageEngine.internalStore(object)=>FileSystemInterface.writeLong(long i, boolean writeInTransaction, String label, int writeActionType) FileSystemInterface.wri
neodatis.odb 第六篇 更新和删除
智在居士草堂
06-02 1235
研究neoDatis odb 有一个月了。上周六晚上，对存储的研究基本结束。相对于db4o，odb的实现相对简单。这有利于代码研究。但odb的更新和删除动作的处理，就难以满意了。odb把更新对象作为一个新对象追加在文件结尾，删除对象则视为已删除，文件并不做删除和移动。这种处理方式很简单，无需将文件中间扣出去一段，然后再向前移动。但这么做的一个恶果是，如果我有30万数据要删除，然后再导入20
一个neodatis-odb.jar包使用的例子
Thinking的专栏
02-22 887
import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.neodatis.odb.ODB; import org.neodatis.odb.ODBFactory; import org.neodatis.odb.Object
NeoDatis Knowledger-开源
05-12
NeoDatis Knowledger是一款开源的数据库系统，专为存储和管理知识而设计。这款数据库的独特之处在于它适应了人类获取知识的方式，强调动态性和增量数据处理能力，这意味着它能够随着新知识的添加或现有知识的更新，...
支持ODB文件打开编辑的Neodatis工具
该工具基于Neodatis ODB（Object Database）技术构建，是一种面向对象的数据库管理系统（Object-Oriented Database Management System, OO DBMS），与传统的关系型数据库不同，它直接将程序中的对象持久化存储到磁盘...
NeoDatis Knowledger: 开源知识存储数据库的动态与增量特性
资源摘要信息: "NeoDatis Knowledger-开源数据库系统" NeoDatis Knowledger是一个开源的数据库系统，专门设计用于存储和管理知识。与传统的数据库系统不同，NeoDatis Knowledger的突出特点在于它支持知识的存储方式...
NeoDatis ODB：新一代Java等多语言本机持久层数据库
资源摘要信息:"NeoDatis ODB是新一代的面向对象数据库。它提供了针对多种编程语言的原生支持，包括Java，.Net，Groovy，Scala以及Google Android平台。作为一个真正的本机和透明持久层，它允许开发者以一种面向对象...
neodatis.odb 第四篇 查询
智在居士草堂
05-17 5033
Objects objs=odb.getObjects(Entity.class) =>ObjectReader.getObejcts(){A=CollectionQueryResultAction} =>ObjectReader.getObejctInfos() =>GenericQueryExecutor.executeFullScan()【A.Start():result
neodatis.odb 第一篇 存储对象的偏移地址
智在居士草堂
04-27 1039
数据库文件存储对象的偏移地址 DB_HEADER_VERSION_POSITION  is: 0DB_HEADER_DBID_POSITION  is: 1DB_HEADER_NUMBER_OF_CLS_POSITION  is: 33DB_HEADER_FIRST_CLS_OID  is: 37DB_HEADER_LAST_CLOSE_STATUS_POSITION  is: 45DB_
Java开源数据库、Java嵌入式数据库、Java内存数据库 第二部分
一条鱼 + 一条鱼
05-05 263
Apache Xindice Apache Xindice 也是一个 Native-XML 数据库 (NXD).Xindice 提供了命令行界面来管理数据库。 Xindice 使用 XPath 做为它的查询语言与 XML:DB XUpdate 做为它的更新语言 . JDOInstruments JDOInstruments 是一...
基于Qt框架的学生信息管理系统开发实践
11-29
人工智能领域应用开发项目：综合信息处理平台构建 本项目聚焦于智能技术在数据管理领域的实际应用，通过系统化方法构建高效的信息处理体系。该平台采用模块化架构设计，包含数据采集、智能分析、决策支持三大核心组件。 在技术实现层面，系统运用机器学习算法进行数据特征提取，结合自然语言处理技术实现非结构化数据的智能解析。平台具备实时数据处理能力，支持多源异构数据的集成与融合，通过可视化界面提供直观的数据展示。 项目开发遵循严格的工程规范，采用分层架构确保系统的可扩展性和维护性。安全机制方面，建立了完善的身份认证与权限管理体系，保障数据在处理过程中的完整性与机密性。性能优化方面，通过负载均衡和缓存策略提升系统响应效率。 该实践项目体现了人工智能技术在现代化信息管理中的关键作用，为各行业的数据治理提供了可靠的技术解决方案。通过实际应用验证，系统在数据处理效率、分析准确性和用户体验等方面均表现出显著优势。 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！
Docker Desktop Installer-4.53.exe
11-29
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中
易语言制作图标，标注类图标
最新发布
11-29
各种标注用途图标，，分类标注，分类管理
双侧电源系统距离保护仿真模型（Simulink仿真实现）
11-29
双侧电源系统距离保护仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的双侧电源系统距离保护仿真模型的构建与实现，重点阐述了距离保护在电力系统中的工作原理及仿真方法。通过建立双侧电源系统模型，模拟不同类型故障，分析保护装置的动作特性，验证距离保护的可靠性与准确性。文中涵盖了系统建模、故障设置、保护算法实现及仿真结果分析等核心环节，旨在帮助读者掌握电力系统继电保护的仿真技术，特别是距离保护在复杂电网环境下的应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Simulink仿真经验的电气工程专业学生、研究人员及从事继电保护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握双侧电源系统中距离保护的基本原理与配置方法；②通过Simulink仿真理解故障发生时保护装置的动作行为；③为电力系统保护方案设计、教学实验或科研项目提供仿真技术支持。; 阅读建议：建议读者结合电力系统继电保护教材，按照文档结构逐步搭建仿真模型，重点关注故障设置与保护判据的实现逻辑，并通过调整参数观察仿真结果变化，加深对距离保护动作特性的理解。
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-29
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕局部对比度增强的CLAHE算法展开研究，详细探讨了其在图像增强中的应用原理与实现方法，重点分析了直方图均衡化的局限性及CLAHE算法如何通过限制对比度拉伸来有效提升图像局部细节表现力，防止噪声过度放大。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者理解算法流程并进行实验验证，同时可能涉及与其他图像增强方法的对比分析。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事计算机视觉、遥感、医学影像等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①用于低光照或对比度不足图像的预处理，提升后续图像识别、分割或检测任务的效果；②作为教学案例帮助理解直方图处理技术的核心思想与算法实现细节；③为科研项目中图像质量优化提供可复现的技术方案。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将该算法应用于自身研究领域的实际图像数据，进一步掌握其适用边界与优化策略。
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）
11-29
【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）实现无人机高效路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）和标准粒子群算法进行了对比分析。研究通过Matlab代码实现仿真，验证了改进PSO在收敛速度、路径最优性和稳定性方面的优势，适用于静态与动态障碍物环境下的三维路径规划问题。文章还涉及多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用背景和技术实现框架。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法知识，从事无人机、智能算法、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂环境中的路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA）在路径规划中的性能差异；③为改进粒子群算法的实际应用提供Matlab代码实现与实验依据。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与仿真实验设计部分，同时可延伸至多无人机协同路径规划及其他智能算法的应用对比研究。
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