c/c++中使用unqlite

本文档介绍如何在C/C++项目中集成unqlite,通过官方示例展示从下载库文件到编译运行的过程。核心操作包括使用unqlite_open打开数据库、unqlite_kv_store存储键值对以及unqlite_kv_fetch_callback读取数据。

    本章节记录了如何在c/c++中使用unqlite,我们通过一个官方的例子来开始。

    首先需要我们自己下载unqlite文件,通过这个链接 download page 可以下载。我们主要是用里面的两个文件unqlite.h和unqlite.c。

    将下面的源码和上面的两个文件放在一起,进行编译并且运行,如果结果为:

test

Hello World

说明成功将unqlite嵌入到了c/c++中.

#include <stdio.h>  /* puts() */
#include <stdlib.h> /* exit() */
#include "unqlite.h"
// unqlite的错误处理.
static void Fatal(unqlite *pDb,const char *zMsg);
// 处理数据.
static int DataConsumerCallback(const void *pData,unsigned int nDatalen,void *pUserData /* Unused */);

int main(int argc,char *argv[])
{
	unqlite *pDb;               /* Database handle */
	unqlite_kv_cursor *pCur;    /* Cursor handle */
	int i,rc;

	/* 打开数据库,如果运行的时候没有传入参数将变成了内存数据库,如果传入参数的话(比如./a.out test)数据将会存放到test文件中 */
	rc = unqlite_open(&pDb,argc > 1 ? argv[1] /* On-disk DB */ : ":mem:" /* In-mem DB */,UN
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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