渡课学习日记 20158/02/9/01 java 第十课

今天学习了jsp 的一些简单使用方法 和怎么和数据库链接

认识了TOMCAT
我觉得这一阶段是比较重要的 有承上启下的作用 来弥补一些不足

重要时刻

  • 将 HTML + SQL + Java 整合

  • 在 WebContent 目录下新建 JSP 文件。

  • 将驱动 jar 文件拷贝到 WEB-INF/lib 目录下。

代码片段:

<%@page import="java.sql.SQLException"%>
<%@page import="java.sql.DriverManager"%>
<%@page import="java.sql.PreparedStatement"%>
<%@page import="java.sql.Connection"%>
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
    pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>Insert title here</title>
</head>
<body>
<h1>Hello, JSP!</h1>

<%
String str = "Tom";
out.print(str);

Connection conn = null;
PreparedStatement ps = null;
String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/demo2";
String user = "root";
String password = "123456";

try {
    // 1. 选择数据库:加载数据库驱动
    Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
    // 2. 连接数据库
    conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
    // 3. 创建数据库查询
    ps = conn.prepareStatement("INSERT INTO demo1(name,code,clazz) VALUES(?,?,?)");
    ps.setString(1, "Lu");
    ps.setString(2, "123");
    ps.setString(3, "J96");
    // 4. 获取查询结果
    int i = ps.executeUpdate();
    out.println("一共执行了" + i + "条");
} catch (ClassNotFoundException e) {
    out.println("数据库驱动没有找到");
    e.printStackTrace();
} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    // 5. 关闭查询和连接
    try {
        if (null != ps) {
            ps.close();
        }
        if (null != conn) {
            conn.close();
        }
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}
%>

</body>
</html>
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
内容概要:该论文探讨了光纤通信中光脉冲传输性能的数值仿真方法,重点研究了光脉冲在光纤中传输时受到色散、损耗和非线性效应的影响。文章采用分步傅里叶方法求解非线性薛定谔方程(NLSE),并对高斯脉冲、超高斯脉冲和双曲正割脉冲三种常见光脉冲的传输演化进行了仿真分析。结果显示,双曲正割脉冲在相同的传输条件下具有最佳的抗色散和非线性能力。此外,论文还通过改变群速度色散(GVD)和非线性系数等参数,进一步分析了不同条件对光脉冲传输性能的影响,并提出了脉冲选择策略和系统设计建议。最后,通过性能评估指标对三种脉冲的传输性能进行了量化分析,验证了分步傅里叶方法的有效性,并为光纤通信系统的优化设计提供了指导。 适合人群:从事光纤通信领域研究的技术人员、研究生以及对光脉冲传输感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①理解光脉冲在光纤中传输时所受的色散、损耗和非线性效应的影响;②掌握分步傅里叶方法求解非线性薛定谔方程的具体步骤;③评估不同脉冲形状在光纤中的传输性能,选择合适的脉冲类型和优化系统参数;④为实际工程应用提供理论依据和技术支持。 其他说明:论文不仅提供了详细的仿真代码和结果分析,还通过扩展仿真展示了不同参数对光脉冲传输性能的影响,有助于读者更全面地理解光脉冲传输的物理机制和工程应用前景。
内容概要:本文围绕基于物理光学法(PO)和区域投影法(AP)的混合算法构建三面角反射体的全向雷达散射截面(RCS)模型展开讨论。首先介绍了混合算法的提出背景及其在提高RCS预估效率方面的作用,接着详细描述了Python代码实现的具体步骤,包括角反射体参数初始化、不同方法(PO、AP及混合算法)的RCS计算公式、3D方向图绘制等。此外,文章还深入探讨了极化方式、反射类型、频率特性等因素对RCS的影响,并提供了完整的代码实现,涵盖极化处理、反射路径建模、数值积分优化等方面。最后,文章进一步延伸至工程应用领域,提出了边缘衍射效应修正、材料特性扩展以及GPU加速计算等后续研究方向。 适用人群:从事电磁散射特性研究的专业人士,尤其是对角反射体RCS建模感兴趣的科研工作者和工程师。 使用场景及目标:①理解PO/AP混合算法在角反射体RCS建模中的应用;②掌握不同参数(如极化方式、反射类型、频率等)对RCS特性的影响;③学习如何通过Python代码实现RCS计算及可视化;④探索该模型在雷达对抗系统设计和效能评估中的潜在应用价值。 其他说明:本文不仅提供了理论解析,还给出了详细的代码实现,有助于读者更好地理解和实践PO/AP混合算法在角反射体RCS建模中的应用。同时,文中提到的后续研究方向也为未来的工作指明了路径。
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