Java技术实现数据库应用系统慨述

【JAVA】MySQL数据库信息管理系统 目录前言一、环境搭建二、功能实现1.商品信息类的创建2.商品信息的查询3.商品信息的添加4.商品信息的修改5.商品信息的删除三、主类的调用1.加载配置文件并获取数据库连接2.界面的搭建3.功能的选择JAVA实现的MySQL数据库信息管理系统包含数据库的增删改查功能...... 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> Java 语言是Sun MicroSystems 公司于1995年正式命名并推出的一种面向对象的编程语言-OOP(abbr.Object Oriented Programming)。Sun 公司说:Java 程序设计 语言被设计成是 by programmers for programmers,其随着 Internet 的发展而广为流行。用它开发的系统"一次开发,到处运行"的特色以及程序开发设计时所体现出的面向对象的思想深深地触动着人们。它的语言简洁、集多种程序设计语言之大成,且面向对象、具有可移植性、分布性、安全性、高性能等特色。Java在向Internet/Intranet,甚至计算机世界的各个领域渗透,慢慢改变着人们的思维。而今Internet 热浪一浪高过一浪,从外部世界走向企业内部形成Intranet,促进了Java 技术的利用开发。计算机业界中的IBM、ORACAL 、APPLE、Sun、Netscape五家公司还联合推出"网络计算机(NC-1)"规范。抛开"Wintel"臃肿不堪的体系结构,使用户端价格低廉、易于使用,并成为能够连接网络的简单计算机-NC(Network Computer),即所说的"瘦客户"机,NC 支持Java 虚拟机(JVM),能够运行Java开发的应用程序(Application)和小程序(Applet)并支持多媒体应用。NC 和Java 的结合诞生了新的时代:网络计算机时代。就连Sun的冤家对头Microsoft的比尔.盖茨也不得不承认:"Java是长时间以来最卓越的程序设计语言"。   一、 Java 数据库基础 JDBC API   Java语言在数据库应用方面,特别在基于Web 的B/S结构的在线数据库应用方面的烦琐复杂配置等,并不能使用户和程序开发双方都十分满意。SunSoft虽提供了用Java语言编写成的Java与数据库的接口规范JDBC(Java DataBase Connectivity,而JavaSoft说JDBC并不代表什么),使Java程序可以通过统一标准规范的JDBC API来与不同的数据库通信。确保了"100%纯Java"的解决方案。JDBC API 定义了Java中的类和接口,表示数据库连接、SQL 指令、结果集合等。它允许Java程序员发送SQL 指令并处理结果。JDBC API 提供两种主要接口:一是面向开发人员的java.sql程序包,使得Java程序员能够进行数据库连接,执行SQL查询,并得到结果集合。Java2 的java.sql包提供了6个类和18个接口,下文将介绍;另一是面向底层数据库厂商的JDBC Drivers ,目前为止,Java2的JDBC Drivers仅提供下述四种类型的数据库驱动方式,且各有利弊:   (1) JDBC-ODBC bridge plus ODBC driver 方式:JDBC-ODBC 桥接方式利用微软的开放数据库互连接口(ODBC API)同数据库服务器通讯,客户端计算机首先应该安装并配置ODBC driver 和JDBC-ODBC bridge两种驱动程序。这是Applets访问你的数据库最可能的解决方式,但这对Internet 和Intranet 用户而言简直是一个非常令人讨厌和麻烦的解决方案。   (2) Native-API partly Java driver方式:这种驱动方式将数据库厂商的特殊协议转换成Java代码及二进制类码,使Java 数据库客户方与数据库服务器方通信。例如:Oracle用SQLNet协议,DB2用IBM 的数据库协议。数据库厂商的特殊协议也应该被安装在客户机上。这也是令人讨厌和麻烦的解决方案。   (3) JDBC-Net pure Java driver方式:这种方式是纯Java driver。数据库客户以标准网络协议(如HTTP、SHTTP)同数据库访问服务器通信,数据库访问服务器然后翻译标准网络协议成为数据库厂商的专有特殊数据库访问协议(也可能用到ODBC driver)与数据库通信。对Internet 和Intranet 用户而言这是一个理想的解决方案。Java driver 被自动的,以透明的方式随Applets自Web服务器而下载并安装在用户的计算机上。   (4) Native-protocol pure Java driver方式:这种方式也是纯Java driver。数据库厂商提供了特殊的JDBC协议使Java数据库客户与数据库服务器通信。然而,将把代理协议同数据库服务器通信改用数据库厂商的特殊JDBC driver。这对Intranet 应用是高效的,可是数据库厂商的协议可能不被防火墙支持,缺乏防火墙支持在Internet 应用中会存在潜在的安全隐患。   综上四种方式中,只有第三、四种方式的驱动支持 Applet的零安装。因为JDBC drivers 完全用Java 写成,并从Web 服务器上随applet下载。为了支持零安装,驱动程序应该被放在Web上,并与applet 在相同目录。而第四种存在安全隐患,第三种产品为数不多,现今较成熟的IDS JDBC driver属于此种(http://www.idssoftware.com),但也要用到ODBC driver辅助。   即便如此,利用Java技术开发单机环境应用程序,局域网范围或Intranet环境下的应用程序、动态Web应用(Live Intranet)等,Java语言是高效、安全、稳定的。Java语言已赢得了众多厂商的支持,基于其上的Java API-JDBC也发展迅速。Sun承诺任何Java Applet 或Java应用软件都能够与数据库结合,并且仍将不遗余力的支持未来Java技术的发展。Java语言的跨平台特性,使之成为Internet和Intranet环境下开发数据库应用系统的理想选择方案。   二、 Java 的数据库应用开发展望   至此,你已知道:要进行Java 数据库应用程序的设计,需要具备多方面的技能,包括了解或熟练数据库驱动程序、SQL( 结构化查询语言)以及java.sql包所包含的类、接口等。JavaSoft 已经注意到了Java 在数据库程序设计方面的棘手而复杂,他们现在正在开发新的同Java一样容易使用的产品JavaBlend ,该产品将大大简化利用JDBC构建数据库应用系统的过程。JavaBlend 将自动镜像Java 对象成为存储在数据库中的信息。所有对对象的操作,都将产生与之镜像的数据库的动作,包括对存储在数据库中信息的自动查询、更新等。一旦Java 的对象到数据库镜像(Java object-to-database mapping)被成功建立,JavaBlend 将免费发放给Java 程序员,以使Java 程序员从利用繁琐SQL语句、结果集合解决方案过渡到利用JavaBlend 把对Java 对象的方法调用相应地自动转化成SQL语句和结果集合这一简单方案。这将使JDBC和SQL知识在数据库开发时不必考虑过多,而使程序员专心于用户业务方案的提供解决。JavaBlend目前并不包含在JDK 1.2中。   Java 语言及其技术是当今世界程序设计语言的主流。应用Java 技术实现数据库应用系统是未来的发展方向,Java 的数据库应用现已成功地应用于商业、政府及大学等领域,应用才刚刚起步。相信不久的将来,Java 技术将更加完善成熟。Java的数据库应用也将遍地开花。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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