java 连接池

5、连接池的实现
为什么要有连接池
 1:维护多个连接。必须要保证每一个线程获取到的是不同的connection对象。
 2:提供一个方法可以回收连接。
以下是最基本的实现:
package cn.itcast.utils;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ConnUtils2 {
//声明一个容器,放所有声明的连接Connection
private static List<Connection> pool = new ArrayList<Connection>();
static{
try{
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
String url = "jdbc:mysql:///db909?characterEncoding=UTf8";
for(int i=0;i<3;i++){
//创建三个连接
Connection con = DriverManager.getConnection(url,"root","1234");
//将这个三个连接放到pool中去
pool.add(con);
}
System.err.println("连接是:"+pool);
}catch(Exception e){
throw new RuntimeException(e.getMessage(),e);
}
}
public static Connection getCon(){
synchronized (pool) {
Connection con = pool.remove(0);
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.err.println("还有:"+pool.size());
return con;
}
}
//手工的还连接
public static void back(Connection con){
System.err.println("还连接:"+con);
pool.add(con);
}
}


而程序员,总是调用close方法,所以为了回收连接。我们应该重写close方法。对close方法增强。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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