体会真正的Struts开发(2期) 2

<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

<name>username</name>

<value>root</value>

</parameter>

<parameter>

<name>password</name>

<value></value>

</parameter>

<parameter>

<name>driverClassName</name>

<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>

</parameter>

<!--

数据库地址

-->

<parameter>

<name>url</name>

<value>jdbc:mysql://localhost/test?useUnicode=true</value>

</parameter>

</ResourceParams>

</Context>

设置好连接池,我们对连接池进行测试

我们编写一个Servlet测试在Servlet使用连接池

代码如下

package com.test.web;

import java.sql.Connection;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import javax.naming.Context;

import javax.naming.InitialContext;

import javax.naming.NamingException;

import javax.servlet.ServletException;

import javax.servlet.http.HttpServlet;

import javax.sql.DataSource;

import org.apache.log4j.Logger;

/**

* @author yanghx

* To change the template for this generated type comment go to Window -

* Preferences - Java - Code Generation - Code and Comments

*/

public class TestServlet extends HttpServlet {

private static Logger log = Logger.getLogger(TestServlet.class);

public void init() throws ServletException {

super.init();

String jndiName = "java:comp/env/jdbc/mysql";

try {

Context ctx = new InitialContext();

if (ctx == null) {

log.error("找不到上下文");

throw new Exception("找不到上下文");

}

DataSource ds = (DataSource) ctx.lookup(jndiName);

Connection conn = ds.getConnection();

PreparedStatement psmt = conn

.prepareStatement("select * from tbl_testhbm");

ResultSet rs = psmt.executeQuery();

log.info("连接池OK");

rs.close();

} catch (NamingException e) {

log.error("找不到上下文" + e.getMessage());

} catch (Exception e) {

log.error("出现错误" + e.getMessage());

}

}

}

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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