数据库操作的管理事物

图像配准方法之灰度信息法 这系列文章是5年前的,也是从自己的QQ(632846506)日志中移过来的。https://user.qzone.qq.com/632846506/infocenter。      图像配准的方法主要有三种:基于灰度信息方法;基于空间变换域方法;基于图像特征的方法。 一、灰度信息法。     灰度信息法直接利用两幅图像之间灰度度量的相似性,以图像内部的信息为依据,采用搜索方法寻找相似度最大或 阅读详情

先介绍Statement的子类preperStatement

package jdbc;

import org.junit.Test;

import java.sql.*;

/**
 * 现在考虑将数据库操作代码封装
 * 注意:静态方法对应静态属性
 */
public class JDBCunit {
    //设置静态属性
    private final static String PathName = "com.mysql.cj.jdbc.Driver";
    private final static String Url = "jdbc:mysql://localhost:3306/db10?useSSL=false&serverTimezone=UTC";//协议准备
    private final static String User = "root";//用户名
    private final static String Password = "123321";//密码
    // 加载驱动器,连接数据库
    public static Connection conn(){
        Connection connection = null;
        try {
            Class.forName(PathName);
            connection = DriverManager.getConnection(Url,User,Password);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            System.out.println("没有找到驱动器,请联系管理员解决!!!");
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
            System.out.println("连接失败,请检查用户数据!!!!");
        }
        return connection;
    }
    // 关闭资源
    public static void close(Connection con, Statement state){
        if (con != null) {
            try {
                con.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
                System.out.println("connection关闭出现异常");
            }
        }
        if (state != null){
            try {
                state.close();
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
                System.out.println("statement关闭出现异常");
            }
        }
    }

    @Test
    public void m1() throws SQLException {
        // 加载驱动,获取连接
       Connection connection = JDBCunit.conn();
       // 拿到声明语句权限
       Statement statement = connection.createStatement();
       // 处理数据库
//        Boolean bo = statement.execute("create database db10;");//新建一个数据库,
        /**
         *  statement.execute()里面需要分号,和mysql执行语句一样
         */
//        System.out.println(bo);
       //关闭
        JDBCunit.close(connection,statement);
    }


//    @Test
//    public void test6() throws SQLException {
//        //获取连接
//        Connection conn = JDBCunit.conn();
//        //获取执行器
//        Statement statement = conn.createStatement();
//        boolean execute = statement.execute("create table account\n" +
//                "                (\n" +
//                "                        id int primary key auto_increment,\n" +
//                "                        name varchar(40),\n" +
//                "                        money float\n" +
//                "         ) character set utf8 collate utf8_general_ci;");
//        System.out.println(execute?"创建成功":"创建失败");
//        //关闭
//        JDBCunit.close(conn,statement);
//    }

    String transmit="aaa";
    String reserve="bbb";
    int money =5;
    /**
     * 测试管理事物
     * 转账
     */
    /**
     *  转账系统
     * @param transmit 赚钱让人
     * @param reserve  收钱人
     * @param money 转账金额
     * @throws SQLException
     */


    public void m2(String transmit,String reserve,int money) throws SQLException {
        // 加载驱动,创建连接
        Connection connection  =  JDBCunit.conn();
        // 设置手动事务
        connection.setAutoCommit(false);
        try {
            //执行语句1
            String sql = "update account set money = money-"+ money +"where name = ?";
            // 创建执行对象1
            PreparedStatement preparedStatement1 = connection.prepareStatement(sql);//防止SQL注入的安全我问题
            preparedStatement1.setString(1,transmit);//表示补充完执行语句中第一个问好的值
            // 执行更新语句1
            int p1 = preparedStatement1.executeUpdate();
            System.out.println("aaa执行的返回值是:" + p1);

            /**
             * 注意:java执行时是顺序执行,如果在转账时出现中断现象,aaa发射出去的钱bbb就会收不到,导致经济矛盾。
             * 可用数据库的事物处理方法解决,让钱退回去
             */
//            int a = 1 / 0;//模仿中间出现错误中断

            //执行语句2
            String sql2 = "update account set money = money+"+money+"where name = ?";
            // 创建执行对象2
            PreparedStatement preparedStatement2 = connection.prepareStatement(sql2);//防止SQL注入的安全我问题
            preparedStatement2.setString(1,reserve);
            // 执行更新语句2
            int p2 = preparedStatement2.executeUpdate();
            System.out.println("bbb执行的返回值是:" + p2);
            // 提交事务
            connection.commit();
            //关闭
            JDBCunit.close(connection, preparedStatement1);
            JDBCunit.close(connection, preparedStatement2);
        }catch (Exception e){
            System.out.println("转账失败!!!");
            // 事物回滚
            connection.rollback();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws SQLException {
        new JDBCunit().m2("aaa","bbb",200);
    }
}
【小白指南】如何将deepseek引入WPS\Word\Excel中去? 如何将deepseek引入WPS\Word\Excel中去?纯小白都能看的懂,一步步操作就能行 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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惠溪崽崽
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