基于sqlite的ror例子

本文介绍了一个轻量级的数据库管理系统SQLite。它无需安装,仅包含一个执行文件,适用于嵌入式应用。支持多种SQL命令,并提供事务处理功能。此外,还介绍了其与MySQL及PostgreSQL在性能上的对比,以及如何通过不同工具进行操作。
windows版根本不用安装,解开到任何地方即可。它只有一个执行码。它的设计目标是嵌入式的,从而不需要server进程。运行时只要后面带上文件名,那么那个文件就会做为你的库文件而使用。如:sqlite d:\mydb.db。它支持大部分的SQL命令,这是一个列表:

ATTACH DATABASE
BEGIN TRANSACTION
comment
COMMIT TRANSACTION
COPY
CREATE INDEX
CREATE TABLE
CREATE TRIGGER
CREATE VIEW
DELETE
DETACH DATABASE
DROP INDEX
DROP TABLE
DROP TRIGGER
DROP VIEW
END TRANSACTION
EXPLAIN
expression
INSERT
ON CONFLICT clause
PRAGMA
REPLACE
ROLLBACK TRANSACTION
SELECT
UPDATE
它还提供了虚拟机用于处理sql语句,这是一个很有趣的东西。支持事务功能。

看一看在一些简单语句的处理性能与mysql和postgreSQL的比较,除了一些不常用的语句外,竟然比其它两个都快,了不起。

它还有Tcl, PHP, Java的绑定。甚至还有ODBC接口。

这些东西全部是免费的。

下面我们就用它来实现一个简单的ror程序,这里由于我最近的时间关系,我就直接把完整的程序放附件里面了哈,大家可以参考我的回复内容去阅读该应用程序的编写。
sqlite源程序可以到[url]http://www.sqlite.org/download.html[/url]去下载。
这里我再推荐两个图形化操作工具:
sqlitebrowser可到[url]http://sourceforge.net/projects/sqlitebrowser/[/url]
SQLite Analyzer可以到[url]http://www.kraslabs.com/downloads.php[/url]

文章引用自:http://www.donews.net/limodou/archive/2004/03/21/7997.aspx
【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,并将其与遗传算法(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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 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与改进中。
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