middlegen中产生sql server数据库中的O/R映射文件,还有bug?

本文记录了使用开源jtds JDBC驱动连接SQL Server过程中遇到的问题,特别是在Middlegen中未能正确读取数据库表元数据的情况。作者详细描述了配置文件mssql.xml的内容,并探讨了解决该问题的可能性。

微软sql server的jdbc驱动程序一大把,但是通过在Middlegen中通过元数据测试的不多。

开源的net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver 驱动不是被 Sagar Saladi 这个家伙测试过,说no problem的吗?

今天顺便用它来连了把sql server,jtds-1.1包,在数据库中就建了一个users表,ant一构建,middlegen中居然不出来,出来的是个dtproperties表,晕倒!

mssql.xml配置:

<property name="database.script.file" value=""/>
<property name="database.driver.file" value="${lib.dir}/jtds-1.1.jar"/>
<property name="database.driver" value="net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver"/>
<property name="database.url" value="jdbc:jtds:sqlserver://localhost//TestHibernate"/>
<property name="database.userid" value="sa"/>
<property name="database.password" value="eking"/>
<property name="database.schema" value="dbo"/><!-- 要写,否则找不到库 -->
<property name="database.catalog" value="TestHibernate"/> <!-- 要写 -->

<property name="jboss.datasource.mapping" value="MS SQLSERVER"/>

难道要在build.xml中还要声明要创建的表?那不是和com.inet.tds.TdsDriver一样的问题?

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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