JDBC API的一些基础知识

最新推荐文章于 2022-07-06 16:56:30 发布
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#jdbc #api #sun

本文介绍了Sun公司的在线学习资源，特别提到了关于JDBC的内容，适合希望深入了解JDBC及相关技术的读者。
精选资源
JDBC常考知识点，常用api
04-04
通过JDBC API，开发者能够连接到各种不同类型的数据库，如MySQL、Oracle等，执行SQL语句来实现数据的增删查改。JDBC提供了一层抽象，使得程序员不必关心底层数据库的具体实现细节，只需遵循JDBC规范即可实现跨数据库...
JDBC基础知识
03-22
**JDBC基础知识** Java Database Connectivity (JDBC)是Java编程语言中用于标准地访问数据库的API。它由一组Java类和接口组成，允许Java应用程序连接到各种类型的数据库系统，包括Oracle、MySQL、SQL Server等。...
基础JDBC API使用
kyooo0的博客
01-10 189
基础JDBC API使用 import com.mysql.jdbc.Driver; import org.junit.Test; import java.sql.*; public class Demo1 { @Test public void demo1() { //为了可以在代码块外进行资源释放,定义在try外部 Connection c...
【JDBC】api中的基本知识
flyf000的博客
12-16 270
类 Statement Statement 对象表示基本语句，其中将单个方法应用于某一目标和一组参数，以返回结果，比如 "a.setFoo(b)"。 execute()           执行方法找到一个与 methodName 属性同名的方法，并在目标上调用该方法。 java.sql接口 Connection  与特定数据库的连接（会话）。在连接上下文中执行 SQL 语句并返回...
JDBC 的常用 API
qq_38182287的博客
06-17 603
一、Connection接口：         1.createStatement()：创建数据库连接          2.prepareStatement(Stringsql):创建预处理语句         3.prepareCall(Stringsql):创建可调用语句        4.getAutoCommit():获取自动提交的模式
JDBC常用API有哪些？
zy1992As的博客
07-06 3425
在开发JDBC程序前，首先了解一下JDBC常用的API。JDBCAPI主要位于java.sql包中，该包定义了一系列访问数据库的接口和类，具体如下。1.Driver 接口Driver接口是所有JDBC驱动程序必须实现的接口，该接口专门提供给数据库厂商使用。在编写JDBC程序时，必须要把指定数据库驱动程序或类库加载到项目的classpath 中。2.DriverManager类DriverManager类用于加载JDBC驱动并且创建与数据库的连接。在DriverManager类中，定义了两个比较重要的静态方法
JDBC API 入门
icecityman的专栏
03-24 423
专题自 http://noahgenius.javaeye.com/blog/39380 JDBC API 入门 JDBC API为java应用程序提供了一套访问一个或多个关系数据库的标准。任何支持这个标准的数据库都可以被应用程序一致的访问。也就是说，应用JDBC，开发人员就不用关心具体用的是什么数据库，只关心访问数据库的一般逻辑就可以了。真是"write once, applic
详解Java基础知识——JDBC
08-26
Java基础知识——JDBC Java DataBase Connectivity（JDBC）是一种用于执行SQL语句的Java API。JDBC提供了很多接口，然后不同数据库厂商去实现这个接口，以便降低操作数据的难度。 知识点一：JDBC的基本概念 *...
JDBC的层次结构和基本构成
zhouym_的博客
05-26 2690
JDBC的层次结构 JDBC API提供了以下接口和类： DriverManager: 这个类管理数据库驱动程序的列表。确定内容是否符合从Java应用程序使用的通信子协议正确的数据库驱动程序的连接请求。识别JDBC在一定子协议的第一个驱动器将被用来建立数据库连接。 Driver: 此接口处理与数据库服务器通信。很少直接直接使用驱动程序（Driver）对象，一般使用DriverManager中的对象...
JDBC的API详解
weixin_42078450的博客
01-22 406
1、注册驱动      代码：Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");      1.1、分析步骤1：JDBC规范定义驱动接口：java.sql.Driver                                   MySql驱动包提供了实现类：com.mysql.jdbc.Driver      1.2、分析步骤2：DriverManag...
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
12-20
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
12-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
12-20
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
12-20
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
derfulwang_pandas_note_5092_1766045771839.zip
12-20
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【电力负荷预测】基于K近邻回归的MATLAB实现：多特征融合与模型优化用于短期电力需求预测系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于K近邻回归（KNN）进行电力负荷预测（含模型描述及部分示例代码）
12-20
内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目，采用K近邻回归（KNN）算法进行建模。项目从背景意义出发，阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战，提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程，并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程，包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤，增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生；适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员； 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，辅助电网调度与发电计划制定；②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用；③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持；④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分，深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法，并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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最新发布
12-20
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12-20
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