哪位哥们知道UniDac中TUniConnection的连接池怎么用的？

cntigercat 2014-09-12 02:04:42

求教

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lyhoo163 2014-10-12

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wh1965 2014-10-09

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楼主问的是 “连接池” 的用法，回答的都是怎么连接

lynmison2012 2014-09-24

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我做了层简单封装，跟ado差不多，如下： type TSMDBParam=record dbType : TDbType; server : string; account : string; password: string; dbName : string; port : integer; end; function TSMUniDriver.Conntect(): boolean; begin Disconnect(); case FDBParam.dbType of dtMySQL : FConnection.ProviderName := 'MySQL'; dtMSSQL : FConnection.ProviderName := 'SQL Server'; dtSqlite: FConnection.ProviderName := 'SQLite'; end; FConnection.SpecificOptions.Values['UseUnicode'] := 'true'; FConnection.SpecificOptions.Values['Direct'] := 'false'; FConnection.Username := FDBParam.account; FConnection.Password := FDBParam.password; FConnection.Database := FDBParam.dbName; FConnection.Server := FDBParam.server; FConnection.Port := FDBParam.port; try FConnection.Connect; result := FConnection.Connected; except result := false; end; end;

Liyp92 2014-09-12

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用法和ADO一样的吧

What23456jp 2014-09-12

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Database属性里输入数据库路径加上数据库文件名即可，同时需要Query和DataSource

双三相交错LLC谐振变换器软启动与恒压恒流双闭环控制研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕双三相交错LLC谐振变换器的软启动与恒压恒流双闭环控制展开研究，重点探讨其在Simulink环境下的仿真实现。研究内容涵盖变换器的主电路建模、软启动策略设计、恒压与恒流双闭环控制器的构建与参数整定，以及系统在不同负载和输入条件下的动态响应特性分析。通过仿真验证了所提控制策略的有效性与鲁棒性，能够实现平稳启动、精确稳压稳流及良好的抗扰性能。; 适合人群：电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校师生、研究人员及从事电源系统开发的工程技术人员，需具备一定的电路理论、自动控制原理和Simulink仿真基础。; 使用场景及目标：① 掌握LLC谐振变换器的工作原理与建模方法；② 学习并实现恒压恒流双闭环控制策略；③ 理解软启动技术对提升系统可靠性的关键作用；④ 通过仿真平台完成控制系统的设计、调试与性能评估。; 阅读建议：建议读者结合Simulink仿真软件，逐步复现文中模型与控制逻辑，重点关注控制器参数设计与系统动态性能之间的关系，并尝试改变工况条件以深入理解系统的鲁棒性与适应性。

源码链接： https://pan.quark.cn/s/d8a0ab26960a 针对反编译程序的脱壳工具的操作指南，可用于处理32位及64位的应用程序

内容概要：本文系统研究了基于雅可比伪逆迭代的双臂协同轨迹规划与跟踪误差收敛性问题，结合机械臂正向与逆向运动学建模、蒙特卡洛法分析工作空间、笛卡尔空间内的圆弧轨迹生成等关键技术，利用Matlab实现了双臂系统的协同控制与轨迹跟踪仿真。重点探讨了雅可比矩阵伪逆法在解决冗余自由度机械臂逆运动学问题中的应用，深入分析了轨迹跟踪过程中误差的收敛特性，并通过仿真实验验证了该方法在复杂任务场景下的有效性、稳定性与鲁棒性，为多臂机器人在工业自动化、精密操作等领域的协同作业提供了理论依据与技术支持。; 适合人群：具备机器人学、自动控制理论基础及Matlab编程能力的科研人员与工程技术人员，特别适合从事机械臂控制、轨迹规划、多机器人协同等方向的硕士、博士研究生及相关领域研究人员。; 使用场景及目标：①掌握基于雅可比伪逆法的机械臂逆运动学求解原理与实现方法；②理解双臂系统在笛卡尔空间中协同轨迹规划的机制；③分析并优化轨迹跟踪过程中的误差收敛性能；④为多机器人系统在复杂动态环境下的高精度协同控制提供算法设计与仿真验证支持。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，按照文档目录循序渐进地学习，重点关注算法实现细节、仿真参数设置与结果分析部分，同时可进一步探索将智能优化算法或深度学习方法引入轨迹规划与误差补偿的研究方向。

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