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我也要
JDBC
全称是Java Data Base Connectivity 是sun公司推出的一套规范，目的是为了操作数据，它主要是由接口组成，数据库厂商的驱动就是JDBC的实现的；
1、必须要有一个前提：就是将数据库中驱动的jar包，添加到工程的build path中；要添加一个jar包，然后在MyEclipse里面进行build path，添加进去即可；需要用到的类和接口：DriveManage：驱动管理类，通过它实现注册驱动的步骤Driver:驱动接口Connection ：获取数据库连接的接口Statement：执行SQL语句，并可以生成结果的对象；ResultSet：数据结果集数据结果集的对象，遍历结果集，就是遍历该对象；
步骤：1.注册驱动2.获取与数据库的连接3.创建代表SQL语句的对象；4.执行SQL语句5.查询语句，需要遍历结果集；6.释放占用资源
1.注册驱动
JSON（详解）
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。它以易于阅读和编写的文本格式来存储和表示数据，通常用于在不同的系统之间进行数据交换。JSON数据以键-值对的形式组织，可以包含对象、数组、字符串、数字等基本数据类型。它经常在Web开发、API通信等领域被广泛使用。
JDBC、DriverManage、JNDI、数据源（DataSource）、连接池的区别
浅析JDBC、DriverManage、JNDI、数据源（DataSource）、连接池的区别JDBC与DriverManage数据源（DataSource）JNDI连接池 JDBC、DriverManage、JNDI、数据源（DataSource）、连接池都是Java数据库连接中常见的概念，然而很多畅销书的作者也喜欢混淆这些概念。如果对这些技术使用得非常熟练，混淆它们也无伤大雅，不过这是对初学者的一种二次伤害。有鉴于此，笔者简单总结了它们之间的区别。 JDBC与DriverManage 先说JDB
Prokka实战：10分钟搞定细菌基因组注释（附详细参数解析）
本文深入解析Prokka细菌基因组注释工具的核心参数与实战策略。通过拆解其集成化工作流程，详细解读物种分类、功能注释、输出控制等关键参数，并提供快速初筛、高质量发表、质粒注释及批量处理四种典型场景的高效参数组合方案，帮助用户精准掌控注释过程，将原始序列转化为有价值的生物学见解。
【Java 进阶篇】JDBC DriverManager 详解
是 Java JDBC API 的一部分，是用于管理数据库驱动程序的类。它的主要功能包括：注册数据库驱动程序：在使用 JDBC 连接数据库之前，必须先注册适用于您的数据库的驱动程序。负责加载和注册这些驱动程序。允许您创建到数据库的连接，这是执行 SQL 操作的第一步。管理数据库连接池：连接池是一组预先创建的数据库连接，可以在需要时被重复使用，以提高性能。可以与连接池一起使用。本文详细介绍了 JDBC的用法，包括注册数据库驱动程序、创建数据库连接以及使用连接池管理连接。
原理图分享二（信盈达CorexM4核心板STM32F407VGT6）
这是第二张板子的原理图分享，这也是当时大学里学习的一个板子。 原理图分享二（信盈达CorexM4核心板STM32F407VGT6）
深度学习之基于Pytorch手指静脉识别系统(
一、项目背景与目标手指静脉识别技术是一种新兴的生物特征识别技术，它依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线这一科学原理，利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。与传统的生物识别技术（如指纹识别）相比，手指静脉识别技术具有不易伪造、识别精度高、非接触性等特点，因此在安全性要求较高的场景（如金融、医疗、公安等）具有广阔的应用前景。本项目旨在利用PyTorch深度学习框架，构建一套高效、准确的手指静脉识别系统。
回顾JDBC
复习JDBC,没错 这又是遗忘的🧀~~~
最优化学习笔记1——关于拟牛顿法推导
从2020年3月份到现在，一年的时间里断断续续自学最优化，结合豆瓣读书、知乎等网站上的推荐，翻阅了以下书和课程： Stephen Boyd和Lieven Vandenberghe的《Convex Optimization》，这本书被公认为学习凸优化的必读经典著作，其中大量的篇幅讲应用，讲理论和算法的篇幅稍少一些。在B网站上有Boyd的视频课程，油管上也有，不过只有英文字幕，如果是零基础接触，直接看Boyd的视频稍显费劲，B站上也有凌青老师以《Convex Optimization》为教材的讲解，推荐作为入
jdbc回顾
public List getBookList() { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; ResultSet resultSet = null; List list = new ArrayList try { //加载数据库驱动 Class.forName("com.my
华为OD机试2025C卷 - 精准核酸检测 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
华为OD机试2025C卷 精准核酸检测,提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解
Python爬虫实战【房产刚需专属】：爬取链家/贝壳完整房源数据，精准筛选刚需房源【房价+户型+地段+面积+装修】
本次爬虫的核心亮点就是刚需专属筛选，我已经把刚需买房的主流筛选逻辑封装为独立函数，你只需要修改筛选参数，就能精准匹配你的需求无需懂Python语法，直接改数字/文字即可！本次爬虫是刚需买房+Python爬虫实战的完美结合。
JDBC的简要回顾
1.前言 记得刚开始接触JDBC这项技术时，我花了好长的时间才通过Java代码成功连接了mysql数据库。觉得很神奇，可以使用java语言对mysql数据库完成增删改查，那时候可把自己乐坏了。后来的学习过程中，都是通过ORM框架完成的，所以，JDBC基本忘得差不多了。现在，自己想深入的了解数据库连接池，所以，先回忆回忆JDBC吧。 2.JDBC 2.1 什么JDBC? &nbs
IoU的进化之路——IoU、GIoU、DIoU、CIoU四种损失函数总结
IoU、GIoU、DIoU、CIoU四种损失函数总结
MyBatis系列1之JDBC执行过程回顾
1、MyBatis简述 MyBatis是一个优秀的持久层框架,底层仍是使用的JDBC访问数据库，因此它也是对JDBC操作数据数据库的过程进行封装。JDBC是连接数据库和Java程序的桥梁，通过JDBC API可以方便地实现对各种主流数据库的操作。 2、JDBC简述 Java数据库连接 Java Database Connectivity，简称JDBC，它是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口，提供了诸如查询和更新数据库中数据的方法。JDBC是一类接口，制定了统一访问各类关系数据库的
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
回顾JDBC，完成查询
1 什么是JDBC JDBC（Java DataBase Connectivity）就是Java数据库连接，说白了就是用Java语言来操作数据库。原来我们操作数据库是在控制台使用SQL语句来操作数据库，JDBC是用Java语言向数据库发送SQL语句。 2 JDBC原理 早期SUN公司的天才们想编写一套可以连接天下所有数据库的API，但是当他们刚刚开始时就发现这是不可完成的任务，因为各个厂商的数据库...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Java回顾——JDBC总结
简介：JDBC，即Java Database Connectivity，Java数据库链接。是一种用于执行SQL语句的Java API，它是Java中的数据库连接规范。这个API由java.sql.*包中的一些类和接口组成，它为Java开发人员操作数据库提供了一个标准的API，可以为多种关系数据库提供统一访问。 JDBC优势： Java语言访问数据库操作完全面向抽象接口编程 开发数据库应用不用限定在特定数据库厂商的API 程序的可移植性大大增强 一、使用 1.准备数据库驱动包，并添加到项目的依赖中： 在项目
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