jdbc 可滚动结果集合,分页技术

本文深入探讨了 JDBC 2.0 的关键特性,包括可滚动结果集的使用方法及其在线考试系统中的应用,介绍了实现分页查询的技术细节,并讨论了大对象类型 Blob 和 Clob 的创建与操作。
jdbc2.0
一.可滚动的结果集

String sql = "select * from emp";

Connection conn = DriverManager.getConnetion(url, username, password);

Statement stmt = conn.createStatement(

ResultSet.TYPE_SCROLL_INSENSITIVE,

ResultSet.CONCUR_READ_ONLY

);

ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);

rs.first();

rs.last();

rs.beforeFirst();

rs.previous();

rs.next();

rs.absolute(n);

rs.relative(n);

//结果集已耗尽 (用尽的结果集)


思考:

在线考试系统,99道题,随机抽取20道题.重复题号的问题.

1)获得20个随机数

2)rs.absolute(n)跳到指定的记录


Collection Map

| | |

Set List Hashtable

| | | |

HashSet ArrayList Vector Properties


二.分页技术

m-n条记录的获取方式:[m, n)

select id, user_id, login_time,logout_time

from(

select id, user_id, login_time, logout_time, rownum rn

from mytemp where rownum < 20 )

where rn >= 10;


--mysql

select * from mytemp

limit 10, 10;


分页问题的需求:

已知条件:每页pageSize条,第n页

求:第n页的记录.

每页10条.pageSize = 10;

1: 1-10

2: 11-20

...

5: 41-50

...

n: from: (n-1)* pageSize + 1

to : from + pageSize

[from, to)


totalNumber // 总的记录数

totalPage //总的页数


if (totalNumber % pageSize == 0)

totalPage = totalNumber/pageSize;

else{

totalPage = totalNumber/pageSize+1;

}


totalPage =


if (page > totalPage)

page = totalPage;

else if (page <= 0 )

page = 1;


三.数据类型:大对象: Blob / Clob

create table stu_ning(

id number primary key,

name varchar2(20),

photo blob

);

create sequence stu_ning_seq;


如果文件存放于项目的根目录下

File f = new File("mykfc.jpg");

如果文件存放于项目的src目录下

File f = new File("src\\mykfc.jpg");

如果文件存放于项目的src目录的包下

File f = new File("src\\com\\xxxx\\mykfc.jpg");
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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