项目从Oracle迁移到Sybase

Oracle与Sybase数据库对比
本文对比了Oracle与Sybase数据库的特点与差异,包括数据类型转换、字段定义、语句结束符等方面的不同,并介绍了在使用Sybase时需要注意的事项。
  • 数据类型转换  特别注意Oracle中的varchar2、number、clob

       Oracle中varchar2的长度可以大于255,但Sybase不可以

  • Sybase中单条记录的长度最好不要超过1962bytes
  • Sybase中,create table  Test{

                  name  varchar(20)

         }

         name是不允许为null,若要是name允许为null,要写成name varchar(20) null

  •  Oracle语句是以分号结尾
  • Oracle支持sequence,Sybase不支持
  • Sybase中使用字符集cp936避免中文乱码
  • 若使用hibernate连接Sybase可能会遇到setReadOnly的警告,在数据库master下执行

      update spt_mda set querytype = 4, query = '0'
      where mdinfo = 'SET_READONLY_FALSE'

     update spt_mda set querytype = 4, query = '0'
      where mdinfo = 'SET_READONLY_TRUE'

     go

 

 

     附:

     使用SybaseClient注意事项

  •          dsedit设置添加directoryService时,Url格式为:IP,端口

     

 

【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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