java开源数据连接池

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[*]C3P0
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C3P0是一个开放源代码的JDBC连接池,它在lib目录中与Hibernate一起发布,包括了实现jdbc3和jdbc2扩展规范说明的Connection 和Statement 池的DataSources 对象

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[*]Proxool
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Proxool 这是一个Java SQL Driver驱动程序,提供了对你选择的其它类型的驱动程序的连接池封装。可以非常简单的移植到现存的代码中。完全可配置。快速,成熟,健壮。可以透明地为你现存的JDBC驱动程序增加连接池功能

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[*]DBPool
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DBPool是一个高效的易配置的数据库连接池。它除了支持连接池应有的功能之外,还包括了一个对象池使你能够开发一个满足自已需求的数据库连接池。
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[*]DDConnectionBroker
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DDConnectionBroker是一个简单,轻量级的数据库连接池

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[*]Druid
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Druid是一个JDBC组件,它包括三部分:
DruidDriver 代理Driver,能够提供基于Filter-Chain模式的插件体系。
DruidDataSource 高效可管理的数据库连接池。
SQLParser
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[*]Druid可以做什么?
[/list]可以监控数据库访问性能,Druid内置提供了一个功能强大的StatFilter插件,能够详细统计SQL的执行性能,这对于线上分析数据库访问性能有帮助。
替换DBCP和C3P0。Druid提供了一个高效、功能强大、可扩展性好的数据库连接池。
数据库密码加密。直接把数据库密码写在配置文件中,这是不好的行为,容易导致安全问题。DruidDruiver和DruidDataSource都支持PasswordCallback。
SQL执行日志,Druid提供了不同的LogFilter,能够支持Common-Logging、Log4j和JdkLog,你可以按需要选择相应的LogFilter,监控你应用的数据库访问情况。
扩展JDBC,如果你要对JDBC层有编程的需求,可以通过Druid提供的Filter机制,很方便编写JDBC层的扩展插件。如下是一个基于Druid内置扩展StatFilter的监控实现
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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