常用数据库的JDBC连接

//oracle  
  Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");        
  String   url="jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl";   //orcl为你的数据库的SID    
  String   user="scott";    
  String   password="tiger";    
  Connection   conn=   DriverManager.getConnection(url,user,password);        
  Statement   stmt=conn.createStatement();    
       
  //sql   server  
  Class.forName("com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver");        
  String   url="jdbc:microsoft:   sqlserver://localhost:1433;DatabaseName=pubs";   //pubs为你的数据库的    
  String   user="sa";    
  String   password="";    
  Connection   conn=   DriverManager.getConnection(url,user,password);        
  Statement   stmt=conn.createStatement();    
       
  //DB2  
  Class.forName("com.ibm.db2.jdbc.app.DB2Driver   ");        
  String   url="jdbc:   db2://localhost:5000/sample";   //sample为你的数据库名    
  String   user="admin";    
  String   password="";    
  Connection   conn=   DriverManager.getConnection(url,user,password);        
  Statement   stmt=conn.createStatement();  
   
  //mysql  
  Class.forName("org.gjt.mm.mysql.Driver").newInstance();        
  String   url   ="jdbc:   mysql://localhost/softforum?user=soft&password=soft1234&useUnicode=true&characterEncoding=8859_1"   //testDB为你的数据库名    
  Connection   conn=   DriverManager.getConnection(url);        
  Statement   stmt=conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE,ResultSet.CONCUR_UPDATABLE);     

【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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