JDBC API 入门

本文介绍了JDBC API,它为Java应用程序提供访问关系数据库的标准,应用它开发者无需关心具体数据库。还给出了访问MySQL的简单逻辑,包括注册驱动程序、获得连接、执行SQL语句等步骤,并补充了MySQLInfo的代码。
JDBC API为java应用程序提供了一套访问一个或多个关系数据库的标准。任何支持这个标准的数据库都可以被应用程序一致的访问。也就是说,应用JDBC,开发人员就不用关心具体用的是什么数据库,只关心访问数据库的一般逻辑就可以了。真是"write once, applicate everywhere"。
下面是一个简单的访问MySQL的逻辑。

[b]1 注册驱动程序[/b]
下载MySQL的驱动程序(支持JDBC的),在程序中注册到内存。
[code]Class.forName(MySQLInfo.DRIVER);[/code]


[b]2 获得一个连接(数据库会话)[/b]
应用程序会从内存中寻找合适的驱动程序(注册过的),使用DriverManager获得一个连接Connection。这样,应用程序就连接到数据库了。但是,如果性能第一位,就需要选择DataSource建立连接,这里不讨论。
[code]
Connection con = DriverManager.getConnection(MySQLInfo.URL, MySQLInfo.USER, MySQLInfo.PASS);
[/code]


[b]3 执行SQL语句[/b]
SQL语句在java应用程序中用Statement接口表示,在一个Connection连接中获得一个Statement实现对象来表示一个SQL语句。
[code]
Statement s = con.createStatement();
ResultSet ts = s.executeQuery("select * from EVENT");
[/code]
有三种形式的语句
[list]Statement
PreparedStatement
CallableStatement[/list]


[b]补充MySQLInfo[/b]
[code]package com.test.sql;

/**
* @author noah
*
*/
public class MySQLInfo
{
public static String DRIVER = "org.gjt.mm.mysql";
public static String URL = "jdbc:mysql://localhost/test";
public static String USER = "root";
public static String PASS = "xxxxxxxxx";
}[/code]
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值