3月14日 JavaWeb 周三

本文提供了一个使用Java JDBC连接MySQL数据库并查询数据的示例程序。该程序首先加载了MySQL JDBC驱动,然后通过DriverManager建立了与本地名为'student'的数据库连接,并执行了一条SQL语句来获取't_new'表中的所有记录。
package com.test;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.Statement;

public class JdbcTest {

    public static void main(String[] args) {
        try {
            //1.加载驱动
            Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
            //2.获得java程序和数据库的连接     
            //第一个url代表连接的是哪一个数据库 localhost表示本机ip地址可以用127.0.0.1代替 3306表示端口号 student表示连接的具体数据库
            Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/student","root","root");
            //创建Statement对象 作用是执行sql语句
            Statement cs = conn.createStatement();
            //4.执行sql语句,获得结果集
            String sql = "select * from t_new";
            ResultSet rs = cs.executeQuery(sql);
            //5.处理结果集 通过while循环来遍历结果集
            while(rs.next()){
                System.out.println("账号:"+rs.getInt(1)+"密码"+rs.getInt(2));
            }
            //关流 使用完后进行资源释放
            if(conn!=null){
                conn.close();
            }
            if(cs!=null){
                cs.close();
            }
            if(rs!=null){
                rs.close();
            }
        } catch (Exception e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }

    }

}

在某些事实面前,语言实在是太过苍白无力

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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