关于JDBC(一)--- JDBC配置

本文介绍Java访问数据库的接口(JDBC)及其配置方法。通过使用SQL语句,程序员可以利用Java开发数据库应用。文章详细讲解了如何注册驱动器类及连接数据库的过程。

JDBC乃java访问数据库的接口,通过使用SQL语句,甚至是专有的SQL扩展,程序员可以利用Java语言开发访问数据库的应用;数据库供应商和数据库工具开发商可以提供底层的驱动程序。

JDBC的配置,首先计算机预先应装载数据库软件,并从网上下载该数据库的驱动程序JAR文件

然后,我们可以开始写程序了,以Mysql为例

注册驱动器类:

Class.forName("com.mysql.jdbc.Diver")
这条语句将使得驱动器类(Driver)被加载,该Driver类实现了java.util下的Driver接口(每个驱动程序类必须实现的接口),该驱动器类中有一个静态块,块中生成该类的对象,并在DriverManager中注册该驱动器。

	// Register ourselves with the DriverManager
	//
	static {
		try {
			java.sql.DriverManager.registerDriver(new Driver());
		} catch (SQLException E) {
			throw new RuntimeException("Can't register driver!");
		}
	}

连接到数据库:

	Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
驱动管理器遍历所有注册过的驱动程序,找到一个能够是用数据库URL指定协议的驱动程序,生成并返回数据库连接conn。

url是jdbc:subprotocol:subname 形式的数据库url,每个数据库的url不一样

username、password分别是访问数据库的用户名跟密码

拿到数据库连接后,说明我们可以对数据库中的数据操作了。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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