数据库联接(转)

常用数据库JDBC连接写法(整理) 为了方便大家查找,整理内容如下:1. MySQL(http://www.mysql.com)mm.mysql-2.0.2-bin.jarClass.forName( "org.gjt.mm.mysql.Driver" );cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:mysql://MyDbComputerNameOrIP:3306/myDatabaseName" 阅读详情
常用的数据库连接写法和下载地址(转载)

   在调试Spring+hibernate中,后来发现好像Sqlserver的驱动有问题,又听说jtds是非常好的替代品,就在网上照jtds的下载,发现了这篇文章,转载如下(http://dev2dev.bea.com.cn/bbs/thread.jspa?forumID=123&threadID=20222&messageID=116981):

1. MySQL(http://www.mysql.com)mm.mysql-2.0.2-bin.jar
Class.forName( "org.gjt.mm.mysql.Driver" );
cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:mysql://MyDbComputerNameOrIP:3306/myDatabaseName", sUsr, sPwd );

2. PostgreSQL(http://www.de.postgresql.org)pgjdbc2.jar
Class.forName( "org.postgresql.Driver" );
cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:postgresql://MyDbComputerNameOrIP/myDatabaseName", sUsr, sPwd );

3. Oracle(http://www.oracle.com/ip/deploy/database/oracle9i/)classes12.zip
Class.forName( "oracle.jdbc.driver.OracleDriver" );
cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:oracle:thin:@MyDbComputerNameOrIP:1521:ORCL", sUsr, sPwd );

4. Sybase(http://jtds.sourceforge.net)jconn2.jar
Class.forName( "com.sybase.jdbc2.jdbc.SybDriver" );
cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:sybase:Tds:MyDbComputerNameOrIP:2638", sUsr, sPwd );
//(Default-Username/Password: "dba"/"sql")

5. Microsoft SQLServer(http://jtds.sourceforge.net)
Class.forName( "net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver" );
cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:jtds:sqlserver://MyDbComputerNameOrIP:1433/master", sUsr, sPwd );

6. Microsoft SQLServer(http://www.microsoft.com)
Class.forName( "com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver" );
cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:microsoft:sqlserver://MyDbComputerNameOrIP:1433;databaseName=master", sUsr, sPwd );

7. ODBC
Class.forName( "sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver" );
Connection cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:odbc:" + sDsn, sUsr, sPwd );

8.DB2(新添加)
Class.forName("com.ibm.db2.jdbc.net.DB2Driver");
String url="jdbc:db2://192.9.200.108:6789/SAMPLE"
cn = DriverManager.getConnection( url, sUsr, sPwd );

9.Microsoft SQL Server series (6.5, 7.x and 2000) and Sybase 10

JDBC Name: jTDS
URL: http://jtds.sourceforge.net/
Version: 0.5.1
Download URL: http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=33291

语法:
Class.forName("net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver ");
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:jtds:sqlserver://host:port/database","user","password");
or
Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:jtds:sybase://host:port/database","user","password");

10.Postgresql
JDBC Name: PostgreSQL JDBC
URL: http://jdbc.postgresql.org/
Version: 7.3.3 build 110
Download URL: http://jdbc.postgresql.org/download.html
语法:
Class.forName("org.postgresql.Driver");
Connection con=DriverManager.getConnection("jdbc:postgresql://host:port/database","user","password");

11.IBM AS400主机在用的JDBC语法
有装V4R4以上版本的Client Access Express
可以在C:/Program Files/IBM/Client Access/jt400/lib
找到 driver 档案 jt400.zip,并更改扩展名成为 jt400.jar
语法:
java.sql.DriverManager.registerDriver (new com.ibm.as400.access.AS400JDBCDriver ());
Class.forName("com.ibm.as400.access.AS400JDBCConnection");
con = DriverManager.getConnection("jdbc:as400://IP","user","password");

12.informix
Class.forName("com.informix.jdbc.IfxDriver").newInstance();
String url =
"jdbc:informix-sqli://123.45.67.89:1533/testDB:INFORMIXSERVER=myserver;
user=testuser;password=testpassword";
Lib:jdbcdrv.zip<br><br>Class.forName( "com.sybase.jdbc.SybDriver" )
url="jdbc:sybase:Tds:127.0.0.1:2638/asademo";
SybConnection connection= (SybConnection)DriverManager.getConnection(url,"dba","sql");

13.SAP DB
Class.forName ("com.sap.dbtech.jdbc.DriverSapDB");
java.sql.Connection connection = java.sql.DriverManager.getConnection ( "jdbc:sapdb://" + host + "/" + database_name,user_name, password)

14.InterBase
String url = "jdbc:interbase://localhost/e:/testbed/database/employee.gdb";
Class.forName("interbase.interclient.Driver");
//Driver d = new interbase.interclient.Driver (); /* this will also work if you do not want the line above */
Connection conn = DriverManager.getConnection( url, "sysdba", "masterkey" );

15.HSqlDB
url:     http://hsqldb.sourceforge.net/
driver:  org.hsqldb.jdbcDriver
连接方式有4种,分别为:
con-str(内存): jdbc:hsqldb.
con-str(本地): jdbc:hsqldb:/path/to/the/db/dir
con-str(http): jdbc:hsqldb:http://dbsrv
con-str(hsql): jdbc:hsqldb:hsql://dbsrv
 

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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