TestTransaction(27)

本文介绍了一个使用Java进行数据库事务处理的示例程序,通过Oracle JDBC驱动连接数据库,并演示了如何通过禁用自动提交来批量插入记录。

/**
*Title:TestTransaction
*Description:
*@Copyright:
*@Company:
*@autor:firefly
*@version:1.0
*@time:2012.10.30
*/

 

import java.sql.*;

public class TestTransaction {
 public static void main(String[] args) {
  Connection conn = null;
  Statement stmt = null;
  try {
   Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
   conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@122.207.171.222:1521:ORCL", "scott", "tiger");
   
   conn.setAutoCommit(false);
   stmt = conn.createStatement();
   stmt.addBatch("insert into dept2 values (51, '500', 'haha')");
   stmt.addBatch("insert into dept2 values (52, '500', 'haha')");
   stmt.addBatch("insert into dept2 values (53, '500', 'haha')");
   stmt.executeBatch();
   conn.setAutoCommit(true);
  } catch(ClassNotFoundException e) {
   e.printStackTrace();
  } catch(SQLException e) {
   e.printStackTrace();
   try {
    if (conn != null) {
     conn.rollback();
     conn.setAutoCommit(true);
    }
   } catch (SQLException e1) {
    e1.printStackTrace();
   }
  } finally {
   try {
    if (stmt != null)
     stmt.close();
    if (conn != null)
     conn.close();
   } catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
   }
   
  }
 }
}
  

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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