JDBC(Java Data Base Connectivity)

为了使得用户访问不同的数据库,能够使用相同的API来实现。

逐渐有了 ODBC(Open Data Base Connectivity)——————>
JDBC(Java Data Base Connectivity),让用户可以无需考虑数据库的差异性。

JDBC的组成:

 1. JDBC API:面向开发人员的API     
 2. JDBC Driver API:面向底层驱动开发商的API

使用JDBC API来对数据库进行操作,JDBC Driver API用来实现与不同数据库的接口
这种应用数据接口与特定驱动器分离的特性,是开发人员可以统一开发接口来针对不同的数据库进行编程。

JDBC编程流程:

  1. 加载驱动
  2. 打开连接
  3. 执行查询
  4. 处理结果
  5. 清理环境
//jdbc事物管理

 public static void main(String[] args) {

        Connection conn = null;

        try {
            conn = getConnection();
            conn.setAutoCommit(false);          //取消自动提交

            insertUser(conn);
            insertAddress(conn);

            conn.commit();
            //需要自己提交,否则不会更新到数据库 
        }catch (Exception e)
        {
            System.out.println("========捕获SQL异常===========");

            e.printStackTrace();

            try {
                conn.rollback();

                System.out.println("==========事物回滚成功=========");

            } catch (SQLException e1) {
                e1.printStackTrace();
            }

        }finally {
            try {

                if (conn != null) {
                    conn.close();
                }
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

    }
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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