seam和oracle数据库

本文介绍使用Seam框架进行快速开发的经验,重点讲解如何在Seam项目中集成Oracle数据库,并分享了在开发过程中遇到的一些问题及解决办法。

      前几周学习了一下seam框架,seam把ejb3和JSF整合的很好,开发也简便了很多,很像ROR^_^。seam开发可以将更多的精力放在业务需求上,减少消耗在代码上的时间。
     为了方便seam开发,jboss官方的jboss tools支持seam,可以用它生成一个seam projcet。由于插件自身待的是mysql的JDBC驱动(这个免费^_^),
所以导致在用oracle或者是其他数据库时会有点麻烦。
     应用其它数据库其实很简单,下面就以oracle数据库来举例说明一下吧
     首先将eclipse的视图换成seam,然后新建一个seam project,名字为seamdemo。工程建好以后(用jboss做服务器会产生三个工程),将oracle的jdbc驱动包(ojdbc14_g9.jar)复制到“...\jboss-4.2.0.GA\server\default\lib”目录下面
 在工程里找到seamdemo-ds.xml这个文件,然后将它复制到“...\jboss-4.2.0.GA\server\default\deploy”目录下面,完成后就可以启动jboss服务器运行你的seam工程啦。("...\"是你机器的jboss路径)
      不爽的地方是seam和jboss结合的很好,但是放到tomcat下开发就会很麻烦,要修改tomcat配置,还有我用jboss tools建工程时,工程名字不能有“-”,例如“seam-demo”这个名字再用jboss tools建工程时,“-”就是非法字符,工程就会建立失败。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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