JDBC西八

JDBC

–1.概述

  • 什么是JDBC:一种专门用来 通过java程序操作数据库的标准
  • 在这里插入图片描述
使用步骤
  • 导入jar包
  • 获取数据库的链接(用户名,密码)
  • 通过执行SQL语句
  • 执行获取结果集
  • ==========================================
  • 1.注册驱动
  • 2.获取数据库的链接
  • 3.获取传输器,执行SQL
  • 4.执行SQL语句
  • 5.解析结果集
    在这里插入图片描述

常规的连接数据库执行SQl语句

import java.sql.*;

//测试 jdbc
//需求:查询cgb2104库里的students表里的所有数据
public class Test1 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1,注册驱动
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        //2,获取和数据库的连接
//String url= "jdbc:mysql://localhost:3306/cgb2104?characterEncoding=utf8";//指定要连接哪个数据库
//        String url= "jdbc:mysql:///db3?characterEncoding=utf8";//指定要连接哪个数据库
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/db3?characterEncoding = utf-8";
        String user= "root" ; //使用的用户名
        String pwd= "root" ; //使用的密码
        Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, pwd);
        //3,获取传输器,执行SQL
        Statement st = conn.createStatement();
        //4,执行SQL
        ResultSet rs = st.executeQuery("select * from students");
        //        int len = st.executeUpdate("insert into user2 values(2,'sd','sad')"); 往里边插入数据的方法
        //5,解析结果集
        while( rs.next() ){//next()判断结果集中是否有数据
            for (int i = 1; i <= 5 ; i++) {
                //获取每列的值并打印
                System.out.println( rs.getString(i) );                  //返回对应索引的数据
                System.out.println(rs.getString("sname"));   //返回对应列的值
            }
        }
        //6,释放资源
        rs.close(); //关闭结果集
        st.close();//关闭传输器
        conn.close();//关闭连接
    }
}


解决上边的SQL冲突问题

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.Collection;
import java.util.Scanner;

/**
 * 解决SQL冲突的方法
 */
public class Test4 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/db3?characterEncoding = utf-8";
        Connection con = DriverManager.getConnection(url,"root","root");
        System.out.println("请输入用户名");
        String user = new Scanner(System.in).nextLine();
        System.out.println("请输入用户名");
        String pwd = new Scanner(System.in).nextLine();

        //要执行的SQL语句
        String sql = "select * from user2 where name = ? and password = ?";
        //把SQL语句发给传输器来运行
        PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql);
        //给SQL里边设置参数
        ps.setString(1,user);
        ps.setString(2,pwd);

        ResultSet rs = ps.executeQuery();
        if(rs.next()){
            for(int i =1;i<2;i++){
                System.out.println(rs.getString(i));
            }
            System.out.println("登录成功");
        }else{
            System.out.println("登录失败");
        }
        ps.close();
        con.close();

    }
}


本项目聚焦于利用Tensorflow框架搭建完整的卷积神经网络(CNN)以实现文本分类任务。文本分类是自然语言处理的关键应用,目的是将文本自动归类到预定义的类别中。项目涵盖从数据预处理到模型训练、评估及应用的全流程。 README.md文件详细阐述了项目概览、安装步骤、运行指南和注意事项,包括环境搭建、代码运行说明以及项目目标和预期结果的介绍。 train.py是模型训练的核心脚本。在Tensorflow中,首先定义模型结构,涵盖CNN的卷积层、池化层和全连接层。接着,加载数据并将其转换为适合模型输入的格式,如词嵌入。之后,设置损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),并配置训练循环,包括批次大小和训练步数等。训练过程中,模型通过调整权重来最小化损失函数。 text_cnn.py文件包含CNN模型的具体实现细节,涉及卷积层、池化层的构建以及与全连接层的结合,形成完整模型。此外,还可能包含模型初始化、编译(设定损失函数和评估指标)及模型保存功能。 eval.py是用于模型评估的脚本,主要在验证集或测试集上运行模型,计算性能指标,如准确率、精确率、召回率和F1分数,以评估模型在未见过的数据上的表现。 data_helpers.py负责数据预处理,包括分词、构建词汇表、将文本转换为词向量(如使用预训练的Word2Vec或GloVe向量),以及数据划分(训练集、验证集和测试集)。该文件还可能包含数据批处理功能,以提高模型训练效率。 data文件夹存储了用于训练和评估的影评数据集,包含正负面评论的标注数据。数据预处理对模型性能至关重要。本项目提供了一个完整的端到端示例,是深度学习文本分类初学者的优质学习资源。通过阅读代码,可掌握利用Tensorflow构建CNN处理文本数据的方法,以及模型管理和评估技巧。同时,项目展示了如何使用大型文本数据集进行训练,这对提升模型泛化能力极为重要。
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