SptingBoot——绑定MySQL数据库

一、创建数据库test,创建一个表user,表中含user_id user_name age三项数据

在这里插入图片描述

二、创建SpringBoot项目,参考SpringBoot——简单项目的创建

三、配置pom.xml文件

        <!--引入jdbc支持-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>

        <!--引入MySQL连接依赖包-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>

四、src/main/resources/application.properties中配置数据源信息

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=**********
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver

五、创建UserService接口


public interface UserService {
    void create(String name, Integer age); //创建数据项
    void deleteByName(String name); //根据名称删除数据
    Integer getAllUsers(); //获取用户数目
    void deleteAllUsers();	//删除所有用户
}

六、实现UserService接口

package com.example.demo;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate; //JDBC对象用于对数据库的操作

    @Override
    public void create(String name, Integer age) {
        jdbcTemplate.update("insert into USER(NAME, AGE ) values(?, ?)", name, age);
    }

    @Override
    public void deleteByName(String name) {
        jdbcTemplate.update("delete from USER where NAME = ?", name);
    }

    @Override
    public Integer getAllUsers() {
        return jdbcTemplate.queryForObject("select count(1) from USER", Integer.class);
    }

    @Override
    public void deleteAllUsers() {
        jdbcTemplate.update("delete from USER");
    }
}

在JdbcTemplate中执行SQL语句的方法大致分为3类:
execute:可以执行所有SQL语句,因为没有返回值,一般用于执行DDL语句。
update:用于执行INSERT、UPDATE、DELETE等DML语句。
queryXxx:用于DQL数据查询语句。

SQL 分类:
SQL 语句主要可以划分为以下 3 个类别。
DDL(Data Definition Languages)语句:数据定义语言,这些语句定义了不同的数据段、数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。常用的语句关键字主要包括 create、drop、alter等。
DML(Data Manipulation Language)语句:数据操纵语句,用于添加、删除、更新和查询数据库记录,并检查数据完整性,常用的语句关键字主要包括 insert、delete、udpate 和select 等。(增添改查)
DCL(Data Control Language)语句:数据控制语句,用于控制不同数据段直接的许可和访问级别的语句。这些语句定义了数据库、表、字段、用户的访问权限和安全级别。主要的语句关键字包括 grant、revoke 等。

DDL 语句:
DDL 是数据定义语言的缩写,简单来说,就是对数据库内部的对象进行创建、删除、修改的操作语言。它和 DML 语言的最大区别是 DML 只是对表内部数据的操作,而不涉及到表的定义、结构的修改,更不会涉及到其他对象。DDL 语句更多的被数据库管理员(DBA)所使用,一般的开发人员很少使用。
下面通过一些例子来介绍 MySQL 中常用 DDL 语句的使用方法。

七、UserController类中对数据库数据进行操作


@RestController
class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @RequestMapping("/demo3")
    public String getUserList() {

        userService.deleteAllUsers();
        userService.create("John", 15);
        userService.create("Alice", 16);
        userService.create("Tom", 18);
        userService.deleteByName("John");


        return "user num is " + userService.getAllUsers();
    }
}

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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