2.12

JDBC API

主要功能

与数据库建立连接

执行SQL语句

处理结果

分类

DriverManager

依据数据库的不同,管理JDBC驱动

Connection

负责连接数据库并担任传送数据的任务

Statement

由Connection产生,负责执行sql语句

ResultSet

负责保存Statement执行后所产生的查询结果

工作模板

try{
Class.forName(JDBC驱动类);//加载JDBC驱动
)
... ...
try{
Connection con =DriverManager.getConnection(URL,数据库用户名,密码);
Statement stt =con.createStatement();
ResultSet rs =stmt.executeQuery("SELECT a,b,c FROM Table1");

while(rs.next()){
int x = rs.getInt("a");
String s = rs.getString("b");
float f = rs.getFloat("c");
}
rs.close();
stmt.close();
con.close();
}

使用纯JAVA方式连接数据库

这种方法由JDBC驱动直接访问数据库,优点是纯java,较快并且可以跨平台;缺点是访问不同数据库要下载专用的JDBC驱动

示例

使用纯Java方式连接并关闭

... ...
Connection conn = null;
try{
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");//加载驱动
} catch(ClassNotFoundException e){... ...}
try{
conn = DriverManager.getConnection(
"jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名称","root","123");//建立连接对象
... ...
}catch(SQLException e){//必须进行相关异常处理
... ...
}finally{
try{
conn.close();//关闭连接,释放资源
}catch(SQLException e){
... ...
}
}

太卡了学不进去了明天再写

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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