mysql 详细分页

本文介绍了一种基于Java的分页查询实现方法,包括查询指定页数的数据及生成分页导航字符串。通过计算每页显示的记录数和总页数来实现高效的数据分页展示。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

	public List<Menu> findByPageNo(Menu parentMenu, Integer pageNo,Integer pageDataCount) {
		Integer dataCount=this.menuDaoHibernate.findCount(parentMenu);//查询记录总量。
		if(pageNo==null){
			pageNo=1;//默认为一页。
		}
		Integer firstResult=(pageNo-1)*pageDataCount;//开始查询的记录。
		Integer maxResults=pageDataCount;//查询的数量。
		if((maxResults+firstResult)>=dataCount){
			maxResults=dataCount-firstResult;
		}
		logger.debug("firstResult="+firstResult);
		logger.debug("maxResults="+maxResults);
		return this.menuDaoHibernate.find(parentMenu, firstResult, maxResults);
	}

 

 

/**
	 * <a target='_parent' href="#"
	 * >上一页</a>1 <a target='_parent' href="#"
	 * >[2]</a>&nbsp;<a target='_parent' href="#"
	 * >[3]</a>&nbsp;<a target='_parent' href="#"
	 * >[4]</a>&nbsp;<a target='_parent' href="#"
	 * >[5]</a>&nbsp;<a target='_parent' href="#"
	 * >[6]</a>&nbsp;<a target='_parent' href="#"
	 * >[7]</a>&nbsp;<a target='_parent' href="#"
	 * >[8]</a>&nbsp;<a target='_parent' href="#"
	 * >[9]</a>&nbsp;<a target='_parent' href="#"
	 * >[10]</a>&nbsp;<a target='_parent' href="#"
	 * >下一页</a>&nbsp; 
	 */
	@Override
	public String findPageString(Menu parentMenu, Integer pageNo,Integer pageDataCount) {
		StringBuilder pageString=new StringBuilder();
		if(pageNo==null){
			pageNo=1;//默认为一页。
		}
		Integer dataCount=this.menuDaoHibernate.findCount(parentMenu);//查询记录总量。
		Integer pageCount;//能分多少页
		if(dataCount%pageDataCount==0){
			pageCount=dataCount/pageDataCount;
		}else{
			pageCount=dataCount/pageDataCount+1;
		}
		if(pageNo!=1){//如果是第一页
			pageString.append("<a href='javascript:goPageprevious();'>上一页</a>");//具有上一页。
		}
		Integer beginNo=1;
		Integer maxNo=pageCount;
		if(pageCount>10){//如果总分页达到 10页以上。
			maxNo=10;
			if(pageNo>4){
				beginNo=pageNo-4;
				Integer endNo=pageNo+5;
				if(endNo<=pageCount){
					maxNo=endNo;
				}else{
					maxNo=pageCount;
					beginNo=maxNo-9;
				}
			}
		}
		logger.debug("beginNo="+beginNo);
		logger.debug("maxNo="+maxNo);
		for(int i=beginNo;i<=maxNo;i++){
			if(i==pageNo){
				pageString.append(i);
			}else{
				pageString.append("<a href='javascript:goPage("+i+");'>["+i+"]</a>");
				
			}
			pageString.append("&nbsp;");
		}
		if((pageNo!=pageCount)&&(pageCount>1)){
			pageString.append("<a href='javascript:goPageNext();'>下一页</a>");
		}
		return pageString.toString();
	}
 
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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