[ZT]常用数据库JDBC连接写法

多种数据库连接配置
本文提供了包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等在内的多种主流数据库的Java连接配置示例代码,方便开发者快速进行数据库接入。

转自 http://www.iteye.com/topic/66152

引用

  1. MySQL(http://www.mysql.com)mm.mysql-2.0.2-bin.jar
代码
  Class.forName( "org.gjt.mm.mysql.Driver" );   cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:mysql://MyDbComputerNameOrIP:3306/myDatabaseName", sUsr, sPwd );
   
  2. PostgreSQL(http://www.de.postgresql.org)pgjdbc2.jar
代码
  Class.forName( "org.postgresql.Driver" );   cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:postgresql://MyDbComputerNameOrIP/myDatabaseName", sUsr, sPwd );
   
  3. Oracle(http://www.oracle.com/ip/deploy/database/oracle9i/)classes12.zip
代码
  Class.forName( "oracle.jdbc.driver.OracleDriver" );   cn = DriverManager.getConnection( "jdbcracle:thin:@MyDbComputerNameOrIP:1521:ORCL", sUsr, sPwd );
   
  4. Sybase(http://jtds.sourceforge.net)jconn2.jar
代码
  Class.forName( "com.sybase.jdbc2.jdbc.SybDriver" );   cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:sybase:Tds:MyDbComputerNameOrIP:2638", sUsr, sPwd );   //(Default-Username/Password: "dba"/"sql")
   
  5. Microsoft SQLServer(http://jtds.sourceforge.net)
代码
  Class.forName( "net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver" );   cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:jtds:sqlserver://MyDbComputerNameOrIP:1433/master", sUsr, sPwd );
   
  6. Microsoft SQLServer(http://www.microsoft.com)
代码
  Class.forName( "com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver" );   cn = DriverManager.getConnection( "jdbc:microsoft:sqlserver://MyDbComputerNameOrIP:1433;databaseName=master", sUsr, sPwd );

   
  7. ODBC
代码
  Class.forName( "sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver" );   Connection cn = DriverManager.getConnection( "jdbcdbc:" + sDsn, sUsr, sPwd );
   
  8.DB2
代码
  Class.forName("Com.ibm.db2.jdbc.net.DB2Driver");   String url="jdbc:db2://192.9.200.108:6789/SAMPLE"   cn = DriverManager.getConnection( url, sUsr, sPwd );

aggbug.aspx?PostID=3970
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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