一个非常简单的分页技术MYSQL+JSP 利用了mysql的LIMIT参数

本文介绍了一种利用MYSQL数据库LIMIT参数实现的简单分页技术,通过JSP页面展示博客内容,并实现了翻页功能。该技术适用于基本的网站应用。
一个非常简单的分页技术MYSQL+JSP 利用了mysql的LIMIT参数
优点:1自己想出来的 2利用了MYSQL 数据库的本身 LIMIT
缺点:现在仅仅实现了 下一个页面功能

<%
intcateID=0;
if(request.getParameter("cateID")==null)
...{cateID=0;}
else...{
cateID
=Integer.parseInt(request.getParameter("cateID"));
}

intnext_page=cateID+1;
intper_page=5;
intpagenum=(cateID*per_page)+1;
if(cateID==0)...{
sql
="select*fromBLOG_CONTENTwherelog_IsTop=0orderbylog_IDdescLIMIT0,"+per_page+"";
}
else...{
sql
="select*fromBLOG_CONTENTwherelog_IsTop=0orderbylog_IDdescLIMIT"+pagenum+","+per_page+"";
}

rst
=stmt.executeQuery(sql);
while(rst.next())...{%>
<divclass="content_head"><imgsrc="images/weather/0.gif"alt=""align="absmiddle">
<%=rst.getString("log_Title")%>[
<%=rst.getString("log_PostTime")%>|
<br>
<%=rst.getString("log_Content")%><br>
<br>

<%}
%>
<divclass="content_head"align="right"><ahref="default.jsp">回首页</a><ahref="default.jsp?cateID=<%=next_page%>">下一页</a></div>
<spanclass="smalltxt"></span></td>
</tr></table>
</td>
</tr>
</table>
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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