spring 配置proxool连接池,使用外部文件

Proxool配置
本文介绍了一个使用Proxool连接池配置的例子,展示了如何通过properties文件和Spring XML配置文件来设置Oracle数据库连接池的各项参数。

proxool.properties

 

 

proxool.driver=oracle.jdbc.driver.OracleDriver

proxool.username=username proxool.password=userpwd proxool.url=jdbc:oracle:thin:@192.168.1.12:1521:orcl

proxool.alias=Database-----连接池别名

proxool.prototypeCount=2

proxool.maximumConnectionCount=500 --最大链接数

proxool.minimumConnectionCount=50 --最小链接数

proxool.trace=true

proxool.verbose=true

 

 

proxool.xml

 

 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.0.xsd">

 <bean id="propertyConfigurer"
  class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
  <property name="location">
   <value>classpath:jdbc.properties</value>
  </property>
 </bean>
 <bean id="dataSource"
  class="org.logicalcobwebs.proxool.ProxoolDataSource">
  <property name="driver">
   <value>${proxool.driver}</value>
  </property>
  <property name="driverUrl">
   <value>${proxool.url}</value>
  </property>
  <property name="user">
   <value>${proxool.username}</value>
  </property>
  <property name="password">
   <value>${proxool.password}</value>
  </property>
  <property name="alias">
   <value>${proxool.alias}</value>
  </property>
  <property name="prototypeCount">
   <value>${proxool.prototypeCount}</value>
  </property>
  <property name="maximumConnectionCount">
   <value>${proxool.maximumConnectionCount}</value>
  </property>
  <property name="minimumConnectionCount">
   <value>${proxool.minimumConnectionCount}</value>
  </property>
  <property name="trace">
   <value>${proxool.trace}</value>
  </property>
  <property name="verbose">
   <value>${proxool.verbose}</value>
  </property>
 </bean>

</beans>

【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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