java数据库连接方式纵览

最初的数据库连接大概是这样的:

Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/mirco_message?characterEncoding=utf8","root","********");
StringBuilder sql = new StringBuilder("select ID,COMMAND,DESCRIPTION,CONTENT from MESSAGE where 1=1");
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql.toString());
ResultSet rs = ps.executeQuery();
这个模式就是最初的DriverManager的方式,它的基本原理见:http://www.tuicool.com/articles/3677ny
后来就有了DriverManager的替代者, javax.sql.DataSource接口,各个厂商都会实现该接口(有的支持连接池,有的不支持连接池),比如Apache Commons DBCP(BasicDataSource)、C3P0(ComboPooledDataSource)等等

有了介个东西后就经常看到我们在配置文件中配置dataSource了,当然我们也可以使用JNDI的方式配置dataSource

可以在META-INF/context.xml中配置局部的Resource,也可以在tomcat/conf/server.xml中添加全局的Resource,配置方式见:http://blog.youkuaiyun.com/hnbcjzj/article/details/5473344

在Spring中可以自己配置DataSource对应的Bean可以通过JNDI方式获得DataSource,两种配置方式的栗子见:http://cuishen.iteye.com/blog/430735 或 http://www.ylzx8.cn/shujuku/database/938194.html

内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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