JDBC和Hibernate方式访问数据库的简单例子

本文介绍了使用JDBC和Hibernate两种方式访问数据库的方法。通过JDBC实现简单的SQL查询,并展示如何处理查询结果;同时,利用Hibernate框架执行HQL语句进行数据持久化操作。
1/jdbc方式访问数据库

// 载入驱动
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
// 建立连接
Connection con = DriverManager.getConnection(
"jdbc:mysql://localhost:3306/demo", "test", "test");
// 创建状态
Statement stmt = con.createStatement();
// 执行SQL语句,返回结果集
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM person");
// 对结果集进行处理
while (rs.next()) {
int id = rs.getInt("id");
String name = rs.getString("name");
Integer age = rs.getObject("age") == null ? null : rs.getInt("age");
System.out.println(id + ": " + name + " " + age);
}
// 释放资源
stmt.close();
con.close();


2/hibernate方式访问数据库

sessionFactory = new Configuration().configure().buildSessionFactory();
Session session=sessionFactory.openSession();
Transaction trans=session.beginTransaction();
trans.begin();
//执行的是HQL语句
Query query=session.createQuery("from Bike");
Bike bike1=new Bike();
bike1.setSerialNo(1);
bike1.setFrame(2);
bike1.setManufacturer("a");
bike1.setModel("b");
bike1.setStatus("7");
bike1.setWeight(123.0);

session.save(bike1);
Iterator iterator=query.iterate();
while(iterator.hasNext()){
Bike bike=(Bike)iterator.next();
System.out.println(bike);
}
trans.commit();
session.close();
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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