在hibernat中配置sybase

本文介绍了如何使用JDBC和JTDs两种方式连接Sybase数据库,并通过SQL语句查询数据库中的信息。重点展示了数据库连接、SQL执行以及结果输出的过程。
  1. <%@ page contentType="text/html;charset=gb2312"%> 
  2. <%@ page import="java.sql.*"%>    
  3. <html>          
  4. <body>          
  5. <% 
  6.     //Class.forName("com.sybase.jdbc3.jdbc.SybDriver").newInstance();//通过jdbc方式连接 
  7.     Class.forName("net.sourceforge.jtds.jdbc.Driver").newInstance();//通过jtds方式连接 
  8.      
  9.     //String url ="jdbc:sybase:Tds:192.168.102.100:5000/test";//通过jdbc方式连接,test为数据库名 
  10.     String url ="jdbc:jtds:sybase://192.168.102.100:5000/test";//通过jtds方式连接,test为数据库名 
  11.      
  12.     Connection conn= DriverManager.getConnection(url, "sa",""); 
  13.     Statement stmt=conn.createStatement(); 
  14.     String sql="select * from bookinfo"
  15.     ResultSet rs=stmt.executeQuery(sql); 
  16.     while(rs.next()) 
  17.     { 
  18.         out.println("id="+rs.getString("id")+";标题="+rs.getString("title")+";作者="+rs.getString("author")+"<br/>"); 
  19.     } 
  20.     try 
  21.     { 
  22.         rs.close(); 
  23.         stmt.close(); 
  24.         conn.close(); 
  25.     } 
  26.     catch(Exception e) 
  27.     { 
  28.         out.println("数据库关闭出错"); 
  29.     } 
  30. %> 
  31. </body>          
  32. </html>  
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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