使用Leopard Jdbc

本指南指导您如何使用LeopardJdbc操作MySQL,包括配置maven依赖、spring及实现Jdbc接口。
[size=x-large]使用Leopard Jdbc[/size]
[size=large]学习如何使用Leopard Jdbc。[/size]
本指南将引导您完成使用Leopard Jdbc操作MySQL。
[size=x-large]How to complete this guide[/size]
你可以从头开始并完成每一个步骤,或者您可以绕过你已经熟悉的基本设置步骤。无论哪种方式,你最终都可以得到可工作的代码。
[size=x-large]1、配置maven依赖[/size]
在dao模块的pom.xml加入
    <dependencies>
[...]
<dependency>
<groupId>io.leopard</groupId>
<artifactId>leopard-data</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>
[...]
</dependencies>
<repositories>
<repository>
<id>leopard-snapshots</id>
<name>Leopard Snapshots</name>
<url>http://leopard.io/nexus/content/repositories/snapshots/</url>
</repository>
</repositories>

[size=x-large]2、配置spring[/size]
site-dao/src/main/resources/applicationContext-dao.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" <span style='font-weight:bold;color:#ff0000'>xmlns:leopard="http://www.leopard.io/schema/leopard"</span>
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
<span style='font-weight:bold;color:#ff0000'>http://www.leopard.io/schema/leopard http://www.leopard.io/schema/leopard.xsd</span>">

<leopard:component-scan base-package="io.leopard.site" />

<leopard:jdbc id="jdbc" host="112.126.75.27" database="example" user="example" password="leopard" />
<leopard:redis id="redis" server="112.126.75.27:6311" />

</beans>
[size=x-large]3、使用Jdbc接口[/size]
创建site-dao/src/main/java/io/leopard/site/dao/mysql/UserDaoMyqlImpl.java
package io.leopard.site.dao.mysql;

import io.leopard.data4j.jdbc.Jdbc;
import io.leopard.data4j.jdbc.builder.InsertBuilder;
import io.leopard.site.model.User;

import javax.annotation.Resource;

import org.springframework.stereotype.Repository;

@Repository
public class UserDaoMyqlImpl {

@Resource
private Jdbc jdbc;

public boolean add(User user) {
InsertBuilder builder = new InsertBuilder("user");
builder.setLong("uid", user.getUid());
builder.setString("passport", user.getPassport());
builder.setString("nickname", user.getNickname());
builder.setDate("posttime", user.getPosttime());
return this.jdbc.insertForBoolean(builder);
}

public User get(long uid) {
String sql = "select * from user where uid=?";
return this.jdbc.query(sql, User.class);
}

public boolean delete(long uid) {
String sql = "delete from user where uid=?";
return this.jdbc.updateForBoolean(sql, uid);
}
}
[size=xx-large]总结[/size]
恭喜你!您已经可以在旧项目配置使用Leopard Jdbc,虽然功能比较简单,你可以在这个基础上扩展出你的业务系统,祝您好运。
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。
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