有关java连接数据库的驱动笔记

最新推荐文章于 2025-04-10 16:12:03 发布
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本文介绍了MSSQLSERVER和ORACLE数据库的不同版本所对应的Java驱动程序。包括MSSQLSERVER的msbase.jar, mssqlserver.jar, msutil.jar三个JAR包，以及ORACLE从9i到10g的不同版本驱动，如classes12.jar, ojdbc14.jar等。

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MSSQL SERVER的驱动由三个JAR包组成:
     msbase.jar   
     mssqlserver.jar   
     msutil.jar
ORACLE 的9i以前的驱动是:
     classes12.jar
ORACLE 的10g的驱动是
     ojdbc14.jar
classes12.jar - for Java 1.2 and 1.3
ojdbc14.jar - for Java 1.4 and 1.5
ojdbc5.jar - for Java 1.5
ojdbc6.jar - for Java 1.6

Java笔记--数据库连接
weixin_51868030的博客
08-21 277
我们要想操作mysql数据库，jdk本身是无法操作的，因为java并不知道将来开发者需要使用java连接什么样的数据库，所以jdk本身只提供一系列接口。要想使用java链接并操作mysql的话，需要找到mysql团队开发好的驱动包，包中具有实现了jdk接口的类的class文件。2.获取连接（表示JVM的进程和数据库进程之间的通道打开了，这属于进程之间的通信，使用完后记得关闭通道）。6.释放资源（使用完资源后一定要关闭资源，Java和数据库之间属于进程间的通信，开启之后一定要记得关闭）
Java-Java之数据库连接桥梁JDBC学习笔记
06-09 1732
自动提交模式适用于简单的、无需事务控制的操作。手动提交模式适用于需要事务控制的复杂操作，确保一组SQL操作要么全部成功要么全部失败。在实际应用中，选择哪种事务模式取决于具体的业务需求和操作的复杂性。使用手动提交模式时，一定要记得在操作成功时提交事务，在操作失败时进行回滚。
Java连接数据库(自学笔记）
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本文主要介绍了Java中连接数据库的几种方法！
2024.4.7 Java连接数据库学习笔记
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在实际开发中，还可以使用连接池（如HikariCP、Druid等）来提高数据库连接的性能和效率。：下载并安装IntelliJ IDEA，推荐使用Community版本，已足够满足基本的Java开发需求。如果是非Maven项目，可手动下载MySQL JDBC驱动jar包，并将其添加到项目的。：在实际开发中，应对数据库操作中的异常进行详细处理，避免程序因异常而崩溃。：确保使用的MySQL JDBC驱动版本与MySQL数据库版本兼容。：以MySQL为例，确保MySQL数据库已安装并正常运行，可通过。
java读取数据库加载驱动_JDBC 学习笔记（四）—— JDBC 加载数据库驱动，获取数据库连接...
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02-24 875
1. 加载数据库驱动通常来说，JDBC 使用 Class 类的 forName() 静态方法来加载驱动，需要输入数据库驱动代表的字符串。例如：加载 MySQL 驱动：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");加载 Oracle 驱动：Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");以及之后我 demo 使用的 S...
Java连接MySQL数据库学习笔记
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连接数据库的四大核心步骤 —— 加载驱动 → 建立连接 → 执行SQL → 关闭资源。重点关注URL参数配置和资源释放，避免常见连接问题。
Java JDBC Mysql Navicat 简单连接数据库(笔记)
NiuBiLz的博客
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个人笔记
Java怎么连接MySQL数据库
2403_88512467的博客
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首先说明，由于是8版本的数据库，所以配置类的写法上与5版本的有所区别，需要注意，同时用idea或eclipse时需要导入jar包如果想要下载8版本不同的jar包只需要修改8.0.28为指定版本即可。idea导入jar包的方法如下：立即学习“然后创建连接的配置类DbConfig.java，localhost是本机的ip地址，如果有服务器就填服务器的ip地址，message是数据库的名字，这里一张图说下有很多新手误解的名字。
【工作笔记】如何在MySQL官网下载Java连接MySQL数据库的驱动jar包
denghuanzhang的博客
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我们在开发时，Java连接MySQL数据库需要驱动jar包，而驱动包的版本要跟MySQL数据库版本相匹配，以下介绍怎样在MySQL官网下载各MySQL数据库对应版本的驱动包。 1、登陆Oracle官网（MySQL属于Oracle公司），网址Oracle | Integrated Cloud Applications and Platform Services，或者直接登陆MySQL的官网，MySQL 2、选择“Product”->“MySQL” 3、选择“Download” 4、选择“
java连接数据库jdbc步骤——浅浅笔记
06-17
步骤 2: 导入数据库驱动 jar 包 将 Oracle 的 JDBC 驱动 jar 包（ojdbcxx.jar）拷贝到项目目录下，然后右击 jar 文件，选择 Build Path，添加到项目的类路径中。 步骤 3: 加载驱动（驱动注册） 有两种方式加载...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
Day09_随堂笔记.pdf
08-23
Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
电力市场中基于价值认同的电能共享分布式交易策略研究 价值认同
08-23
内容概要：本文围绕电能共享市场的交易机制展开分析，提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略。文章首先介绍了电能共享市场的背景及其重要性，接着详细阐述了价值认同机制的设计，通过建立用户满意度和服务质量评估体系，减少无序竞争带来的无谓损失。此外，文章还设计了一致性算法支持的分布式交易策略，实现了产消者间的去中心化交易，提高了交易透明度和效率，保护了用户隐私。最后，基于剩余理论，文章探讨了边际价格驱动下的电能共享模式，并通过市场博弈模型揭示了无序竞争的问题。 适合人群：从事电力市场研究的专业人士、能源政策制定者以及对电能共享市场感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电能共享市场运作机制的人群，特别是那些致力于优化电力市场交易机制、降低成本、提高市场效率的研究者和从业者。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还提出了具体的技术解决方案，有助于推动电能共享市场的创新发展。
【医学影像处理】基于跨模态核磁共振图像超分辨率的T2WI重建：融合T1WI辅助信息的高效网络设计与量化部署（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-23
内容概要：该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题，提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括：提出基于高频信息约束的网络框架，通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节；设计渐进式特征匹配融合框架，采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性；引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明，该方法不仅提高了超分辨率性能，还保持了图像质量。 适合人群：从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师，尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标：①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景；②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量，解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题；③为临床诊断提供更高质量的影像资料，帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明：论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码，还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外，作者还对模型进行了量化处理，使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理，理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
Java学习笔记：数据库连接、驱动与常见问题解析
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