14、JDBC应用基础与元数据接口使用详解

JDBC应用基础与元数据接口使用详解

1. 从ResultSet对象中检索数据

在使用JDBC进行数据库操作时,当执行查询语句后,会返回一个ResultSet对象,该对象包含了查询结果的所有行和列。可以使用 next() 方法将游标从当前行移动到下一行,直到返回 false ,这意味着已经到达ResultSet对象的底部。

以下是一个示例代码,展示了如何使用 while() 循环和 next() 方法从示例数据库CSE_DEPT的LogIn表中检索相关的用户名和密码:

// 假设已经有了PreparedStatement对象pstmt
ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
while (rs.next()) {
    String username = rs.getString(1); // 使用列索引
    String password = rs.getString(2);
    System.out.println("Username: " + username + ", Password: " + password);
}

在上述代码中,非高亮部分的代码是创建SQL语句查询字符串、创建PreparedStatement对象并为查询字符串设置输入参数的前提代码。而加粗部分的代码是创建ResultSet对象、使用 while() 循环和 next() 方法从Log

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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