分页显示方法

class A{

// 每页显示的记录数

public static final int PAGESIZE = 3;

public List<Admin> findNowPageInfo(int nowpage) {
  // 1、声明返回值对象
  List<Admin> entities = new ArrayList<Admin>();
  // 2、声明sql语句
  String sql = " select id,name,pass,sex,role from admin limit ?,? ";
  // 3、获取连接对象
  conn = DBConn.getConn();

  try {
   // 4、根据sql语句获取预处理对象
   pstmt = conn.prepareStatement(sql);
   // 5、为占位符赋值
   int index = 1;
   pstmt.setInt(index++, (nowpage - 1) * PAGESIZE);
   pstmt.setInt(index++, PAGESIZE);
   // 6、执行查询
   rs = pstmt.executeQuery();
   // 7、判断rs.next(); if,while
   while (rs.next()) {
    // 实例化对象
    Admin entity = new Admin();
    // 为对象赋值 ----实际上就是把admin这个表中字段的值,赋值给Admin这个类对象的属性
    entity.setId(rs.getInt("id")); // rs.getInt("id")数据库id字段的值
    // 赋值给了Class Admin 的id属性
    entity.setName(rs.getString("name")); // rs.getString("name")数据库Admin表
    // name字段的值 赋值给了 Class
    // Admin 的 name属性
    entity.setPass(rs.getString("pass"));
    entity.setSex(rs.getString("sex"));
    entity.setRole(rs.getInt("role"));

    entities.add(entity);// 添加到集合中
   }
   // 8、释放资源
   DBConn.realse(rs, pstmt);
  } catch (SQLException e) {
   // TODO Auto-generated catch block
   e.printStackTrace();
  }

  return entities;
 }

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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