JDBC

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1.数据库连接池

什么是数据库连接池?

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现阶段的连接数据库的方法,都是通过DriverManager.getConnection这个接口方法来获得连接对象Connection。但是每次都通过这种方式来获得数据库连接对象很麻烦也很耗费资源。
每次需要连接对象的时候,都要花费时间通过这个方法去获得数据库连接对象,很耗费时间。 怎么优化获得数据库连接对象,使耗时更短:

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使用数据库连接池:就是在连接数据库前事先用几个数据库连接对象变量去和数据库进行连接好(一直连接,不断开),在池子中一直等待,当要使用数据库连接对象的时候,直接到池子中把已经提前连接好的对象拿来用,然后用完之后再把对象还回池子里面去。如果池子中有3个事先连接好的数据库连接对象,但是一次把三个对象都拿去用了,那么下一个用户过来要使用数据库连接对象的时候,就要等待了,等待前面的用完把对象还回到池子中,然后再去拿来使用。
连接池的目的就是提前准备多个已经连接到了数据库的对象在那里准备着被拿去使用,但你要使用的时候,直接从池子里拿出来用,用完之后再给人家放回去,用来优化数据库连接。

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Java公司并没有做数据库连接池的实现,它只是做了一个规范,也不给出具体的数据库连接池的概念,而是做了一个数据源javax.sql.DataSource,这个数据库源只是数据库连接的一个优化手段的规范的接口,至于你具体怎么去实现这个数据库连接池由自己定义。或者你自己不想使用数据库连接池这个方法也可以,你只要在这个地方能够以很优化的方式给我提供数据库连接对象就行了。

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这是数据源接口最主要的两个方法,这个接口只提供获得数据库连接对象的规范,自己去实现。业界中流行的两个数据源插件:

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C3P0是用的比较多的,占用资源比较少的一种数据源插件,DBCP是apache提供的一种数据源插件,
DBCP:DATABASE CONNECTION POOL:APACHE推出的数据源插件:

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在apache官网下的components下。我们用maven来下载jar包。

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可以选用上面两个之一。

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上面是具体的操作类。
数据库连接池的目的是优化数据库连接对象的,不会像jdbc那样可以自动帮你加入驱动,需要自己手动加入驱动.

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连接方式如上。

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可见,我们可以用数据源的类来获得多个连接对象,最多获得8个。默认情况下设置池子中养8个连接对象。可以自己设置池子里面最多养的连接对象的数量:

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注意:连接池内的对象用完后,必须调用close方法来把对象放回池子里面去。

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把其中的一个关闭,则第四个又能连接上了,如果在老版本的DBCP里面,这种情况下,第四个的hashcode和第三个的hashcode是一样的,这就说明,其实是第三个连接完了之后把连接对象还回池子里面了,而第四个连的还是同一个对象。

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C3P0的优势就是速度快、占用内存小。DBCP的2版本在资源管理上进行了改善,DBCP的1版本在资源管理上面做的不好。
C3P0是开源的数据源插件,可以进行自动的资源回收,主要用于harbinet和spring这两个第三方框架上使用的比较多。

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在maven中下载。

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主要使用的操作类是上面这个,它的配置信息,可以使用set来设置也可以把信息放在文件中。

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实际上DBCP和C3P0里面的操作类都是实现了javax.sql.DataSource这个接口的。
以后公司一般使用C3P0好一点,对资源的优化好一点。

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C3P0的好处是:能够自动回收资源,
在DBManager中利用C3P0来获得连接对象:

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### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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