今天新学,通过Nutz来对数据库表格进行增删改查。更加简便。

使用nutz进行复杂的数据库操作 一、Cnd类 1、Cnd.wrap(sql语句,参数) Cnd.wrap("uname like '%ang%' and uage=20",null)2、Cnd.whereCnd.where("id","=","1");ExpGroup group1 = Cnd.exps("uname", "LIKE", "%y").and("uage", ">", "11"); ExpGroup grou 阅读详情
package com.ntqingniao;

import java.util.List;

import org.nutz.dao.Cnd;
import org.nutz.dao.Dao;
import org.nutz.dao.impl.NutDao;
import org.nutz.dao.impl.SimpleDataSource;
import org.nutz.dao.pager.Pager;

import com.ntqingniao.bean.Test;

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个数据源
        SimpleDataSource dataSource = new SimpleDataSource();
        dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1/Nutztest");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("");

        // 创建一个NutDao实例,在真实项目中,NutDao通常由ioc托管,使用注入的方式获得。
        Dao dao = new NutDao(dataSource);

        // 插入数据
        Test test = new Test();
        test.setName("tom");
        test.setCode("001");
        test.setCreateTime(new Date());

        dao.insert(test);

        // 查询
        Test t = dao.fetch(Test.class, 1);
        System.out.println(t.getName());

        // 修改
        Test t1 = dao.fetch(Test.class, Cnd.where("code", "=", "001"));
        t1.setName("Jack");
        dao.update(t1);

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Test test = new Test();
            test.setName("tom" + i);
            test.setCode(i + "");
            test.setCreateTime(new Date());

            dao.insert(test);
        }

        // 根据条件查询
        List<Test> t2 = dao.query(Test.class, Cnd.where("name", "like", "%8%").and("id", ">", 50));
        for (Test t : t2) {
            System.out.println(t.getName());
        }

        // 删除单条
        dao.delete(Test.class, 1);

        // 删除多条
        dao.clear(Test.class, Cnd.where("name", "like", "%8%").and("id", ">", 120));

        // 分页查询

        Pager pager = dao.createPager(3, 8);
        List<Test> t2 = dao.query(Test.class, null, pager); // 第二个参数是查询条件 第三个参数是所有查询对象
        for (Test t : t2) {
            System.out.println(t.getName());
        }

        // 创建表
        dao.create(Test.class, false);
    }

}














Grok 4深度解析:任务感知推理与动态计算图剪枝技术 大语言模型推理正从‘通用生成’迈向‘任务驱动’范式。其核心原理在于将用户查询结构化解析为可执行元指令,并动态激活对应计算路径,显著提升多跳推理准确率与单位算力效率。关键技术如动态计算图剪枝、分层稀疏激活和reasoning_trace可解释输出,不仅降低延迟与能耗,更支撑金融风控、合同审查、教育解题等强逻辑场景的工程落地。本文聚焦Grok 4所代表的AI推理优化实践,深入拆解其任务感知型推理引擎设计、实时多步推理实现机制及生产级配置策略。 阅读详情

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