做JavaWeb课程实践的两个笔记:返回新生成的主键、form的传参

在进行JavaWeb课程实践时,遇到两个关键问题:一是如何从数据库操作中获取新插入记录的主键,通过使用getGeneratedKeys()方法可以获取ResultSet来解决;二是如何在HTML form中通过POST传递非输入框参数,利用hidden类型的input标签可以实现隐藏参数的传递。

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最近在做JavaWeb课程的实践。遇到两个问题:一是如何返回新插入数据库的数据的主键;二是如何在form里传递参数。

之前也做过和数据库相关的 CRUD(增删改查)操作,也遇到这个获取新的主键的问题。但之前那次用的是 Hibernate ,并且做完后也没有记录下解决过程和方法。因此现在记忆模糊不记得是如何解决这个问题了。现在做实践的时候又遇到,怕以后又忘记,因此现在记下来。

Statement stmt = ... ;  
stmt.executeUpdate("INSERT INTO table_name(......) VALUES(......)",Statement.:MicRETURN_GENERATED_KEYS);  
ResultSet rs = stmt.getGeneratedKeys();  
int keyValue = -1;  
if (rs.next()) {  
    keyValue = rs.getInt(1);
}

这个 getGeneratedKeys() 可以返回新生成的主键的 ResultSet 。同时 PreparedStatement 也有这样的方法。

原来 execute() 方法的返回值是影响数据库的记录数。比如插入一条数据的返回应该是1。若是更新数据的话可能会影响多条数据,返回值就是影响的条数。(若错误望指正)

另一个问题是如何在 form 里通过 post 传递任意的参数。我们知道在 form 里的输入框和提交按钮等都是通过 input 标签实现的,而这些标签的 name 属性就是参数的 key值。那现在我需要的就是传递其他一些参数,但又不是输入框之类需要用户输入的东西,这该如何办呢?谷歌了一下才知道原来这么简单。input 的类型除了输入框和按钮外,还有 hidden 这一类,这类标签是不显示的。这样就可以通过隐藏的 input 来传递参数。原来这么简单。

<input type="hidden" name="par" value="写你要提交的参数"/>

这次似乎罗嗦了很多。。。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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