JBuilder与数据库备份

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Java知识体系最强总结(2020版)

也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹,通过博客可以促进博主阅读者的共同进步,结交更多志同道合的朋友。特此分享给大家,本人见识有限,写的博客难免有错误或者疏忽的地方,还望各位大佬指点,在此表示...

Java知识体系最强总结(2020版)(转载)

转载于: https://blog.csdn.net/ThinkWon/article/details/103592572 更新于2...

操作 神通数据库_神通大型通用数据库

(一)标准SQL· 表提供创建表、修改表名称、字段名称类型、添加/删除字段等表结构定义操作。单表数据存储量为32T以上。数据表单表最大列数大于1500列。单表数据存储量为100T以上,单表支持行数千亿行级。· 索引...

国产数据库汇总

一、达梦数据库  达梦数据库管理系统是达梦公司推出的具有完全自主知识产权的高性能数据库管理系统,简称DM。达梦数据库管理系统的最新版本是7.0版本,简称DM7。  DM7采用全新的体系架构,在保证大型通用的基础...

在JSP中访问MS SQL Server数据库

下面介绍如何用SQL Server实现一个动态FAQ(常见问题及答案)网站。首先建立一个数据库faq,...创建一个JavaBean,名为faq.java,并保存在C:\JBuilder4\tomcat\webapps\test目录下。faq.java 的内容如下:package t

达梦数据库与SQLServer的区别

SQL Server达梦数据库之间的区别 经过一段时间的达梦数据库的培训发现,跟公司使用的SQLServer数据库还是有很多区别的,包括一些抽象概念上,物理存储实现上的区别,现在整理一下。 达梦7的特性 1、通用性 ...

DM数据库的特点

DM是达梦公司在总结DM系列产品研发应用经验的基础之上设计的新一代数据库产品,吸收主流数据库产品的优点。众多的企业级特性的实现使得DM7完全能够满足大、中型企业以及金融、电信等核心业务系统的需要,是理想的...

达梦数据库功能特性

DM8 是达梦数据库有限公司推出的新一代高性能数据库产品。它具有开放的、可扩展 的体系结构,易于使用的事务处理系统,以及低廉的维护成本,是达梦公司完全自主开发的 产品。DM8 以 RDBMS 为核心,以 SQL 为标准,是...

达梦数据库之静默安装

我们在学习任何一个应用时,了解它的最初步骤通常是学会如何进行安装配置,后序才去关心如何使用,学习达梦数据库也是如此,而达梦数据库的安装提供了多种方式,接下来会一一介绍每种安装方式,达梦数据库支持多个...

国产数据库达梦数据库介绍及安装

达梦数据库管理系统(以下简称 DM) 是基于客户/服务器方式的数据库管理系统,可 以 安 装 在 多 种 计 算 机 操 作 系 统 平 台 上 , 典 型 的 操 作 系 统 有 : Windows(Windows2000/2003/XP/Vista/7/8/10/Server...

使用ORACLE DBCA创建数据库

利用 DBCA 建立 Oracle9i 数据库   文章出处:原文刊登于2002年04月Linuxer杂志 作者:何致億 发布时间:2005-10-30   已经向大家介绍过如何在 Oracle9i 服务器执行 CREATE...

java jdbc连接oracle数据库连接 不抛出异常_JDBC连接Oracle数据库常见问题及解决方法...

Jbuilder正确连接 oracle 9i需要注意的几个问题oracle8以上的应该都使用classes12.jar文件作为jdbc驱动;正确设置windows的classpath和jbuilder中的enterprise setup 、configurelibraries,将casses12.jar路径正确...

java oracle 不能连接到数据库 the network_[收藏]JDBC连接Oracle数据库常见问题及解决方法...

Jbuilder正确连接 oracle 9i需要注意的几个问题oracle8以上的应该都使用classes12.jar文件作为jdbc驱动;正确设置windows的classpath和jbuilder中的enterprise setup 、configure libraries,将casses12.jar路径正确...

学习达梦数据库笔记

1、 通过几天达梦老师对达梦数据库的培训讲解,加上以前对Oracle数据库的了解,以及横向对比市场上其它公司国产数据库。达梦数据库相对而言无论从内部原理和体系结构更接近Oracle数据库,而且在客户端图形化方面比...

今天刚刚写的简历,在此备份一下

简 历 姓 名: 梁晓伟性 别: 男出生日期:1981年09月19日居 住 地:长沙市工作年限:二年以上户 口: 湖南目前年薪:4-5万人民币地 址: 长沙邮 编: 410082电子邮件:745885@qq.com移动电话:13875998800个人主页...

一种纯Java的数据库—JDataStore

一种纯Java的数据库—JDataStore

JDBC连接Oracle数据库常见问题及解决方法

注:本文是斑竹从JDBC & Transaction版摘录广大站友的提问以及各种解答整理而来,... Jbuilder正确连接 oracle 9i需要注意的几个问题 oracle8以上的应该都使用classes12.jar文件作为jdbc驱动; 正确设置windows的classpa

手动建立 Oracle9i 数据库

(原文刊登于2002年03月Linuxer杂志) 作者: 何致億, 美商甲骨文公司台湾分公司特约顾问 前几期我们分别探讨 Oracle9i 核心要素与数据库实体组成,相信大家对于 Oracle9i 数据库服务器已经具有一定程度的了解了。...

如何用JDO开发数据库应用

本文将介绍如何使用Sun公司的最新《Java Data Objects 》规范来进行基于数据库的简单应用程序的开发,从而使读者对JDO有一个直接的感性的认识,为更深入的开发作铺垫,同时也希望抛砖引玉,让更多的富有经验的高手也...

旅游自助管理信息系统概要设计规格 .

1. 引言   1.1  编写目的  根据《需求规格说明书》,在仔细考虑讨论之后,我们又进一步对《旅游自助系统》软件的功能划分、数据结构、软件总体结构有了进一步的认识。我们把讨论的结果记录下来,作为概要...

NetBeans5.5的数据库连接池配置和使用方法

以前习惯了用jbuilder和eclipse,也习惯了它们的那种方便的配置资源的方式。前不久看到网上的一片文章说的是NetBeans的新的功能和它的许多优于其它java集成开发环境的特性,强烈的好奇心驱使我下载并安装了NetBeans...

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

OpenGL-实现视频播放(FFMpeg)

课程采用FFMpeg作视频解码,采用OpenGL实现视频的渲染,从RGB数据的绘制,到直接渲染YUV数据,实现三路YUV数据单纹理的输入,提升系统性能,接着采用PBO方式优化内存到显存的传输,实现DMA传输,解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中,极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据,从固定管线到可编程管线一次实现,采用PBO实现DMA数据传输处理,以及简单的视频特效的实现。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

Activiti 工作流入门到大神

什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

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