sqlite入门学习笔记2

使用Java操作SQLite数据库实现用户注册与登陆
本文介绍如何在Java环境下通过SQLite JDBC连接SQLite数据库,并演示了如何使用Java进行建表、插入数据、查询数据等基本操作,进而将其应用到用户注册和登录功能的实现上。

前面简单学习了一下,如何在sqlite的控制台界面用命令建表及增删改查的操作,下面简单看一下,如何利用Java来操作sqlite数据库

1.开发环境用eclipse,新建一个Java 工程MySqliteTest,新建一个类TestSQLite .java

2.下载SQLite数据库的JDBC ,这里给出一个中文站点的URL:
http://www.sqlite.com.cn/Upfiles/source/sqlitejdbc-v033-nested.tgz

3.将下载到的包解压后得到jar包 sqlitejdbc-v033-nested.jar 导到刚建工程MySqliteTest的额外包路径中

4.编写代码如下:

import java.sql.*;
import org.sqlite.JDBC;

public class TestSQLite 
{
    public static void main(String[] args) 
    {
        try
        {
         //连接SQLite的JDBC
         Class.forName("org.sqlite.JDBC");
        //建立一个数据库名test.db的连接,如果不存在就在当前目录下创建之
         Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:/d:/test.db");
         
         Statement stat = conn.createStatement();
         stat.executeUpdate( "create table user(name varchar(20), salary int);" );//创建user表
         stat.executeUpdate( "insert into user values('LiSi',7800);" );//插入数据 
           stat.executeUpdate( "insert into user values('WangWu',5800);" );
         stat.executeUpdate( "insert into user values('测试',9100);" );
         ResultSet rs = stat.executeQuery("select * from user;"); //查询数据 

         while (rs.next()) { //将查询到的数据打印出来

             System.out.print("name = " + rs.getString("name") + " "); //列属性一

             System.out.println("salary = " + rs.getString("salary")); //列属性二

         }
         rs.close();
         conn.close(); //结束数据库的连接 

        }
        catch( Exception e )
        {
         e.printStackTrace ( );
        }
    }
}

运行结果如下:

name = LiSi       salary = 7800
name = WangWu       salary = 5800
name = ZhaoLiu       salary = 9100

这个示例程序在百度百科里有,可以看到连接数据库就两条语句,然后就是通过java.sql中的类操作数据库建表,插入数据后查询,这个和用Jdbc操作Access/SqlServer数据库一样,只是在连接数据库时换了不同的驱动而以

下面就是如何把它运用到Web程序中,实现用户注册和登陆,注册其实就是数据表的插入操作,登陆是表的查询操作

 

参考资料:

1.http://baike.baidu.com/view/19310.htm

2.http://secyaher.blog.163.com/blog/static/38955772010102772217537/

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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