JSP调用带参数的SQL存储过程

john_wujy 2011-07-29 04:58:01
怎么样实现用JSP语句JSP调用带参数的SQL存储过程,我的存储过程用三个参数,分别是 name , sex ,age 。我已经将录入的值传输给了参数。
String name= request.getParameter("name");
String sex= request.getParameter("sex");
String age= request.getParameter("age");

请各位高手给出答案。谢谢!
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john_wujy 2011-08-03
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非常感谢热心人的帮助,问题已经解决了!
john_wujy 2011-08-02
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不报错,没反应。存储过程不执行
kafen88 2011-08-02
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报错还是没反应。。。
john_wujy 2011-08-02
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代码如下:
<%@ page contentType="text/html; charset=GB2312" language="java" import="java.sql.*" errorPage="" %>
<%@ page import="org.hibernate.Transaction.*" %>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312" />
<title>报表一</title>
</head>

<p style=line-height: 150%>
<%@ page import="java.sql.*"%> <%--不要忘了引入sql 包--%>
<p style=line-height: 150%>
<body bgcolor="#ffffff">
<%
String name = request.getParameter("name")
String sex = request.getParameter("sex");
String age = request.getParameter("age");
%>

<p style=line-height: 150%>

<%
Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver");
String url="jdbc:odbc:gpsway"; //数据库名为gpsway
String user="sa";
String password="";
Connection conn= DriverManager.getConnection(url,user,password);
Statement stmt=conn.createStatement();

CallableStatement st = conn.prepareCall("{call wu_gd(?, ?, ?)}"); //存储过程是wu_gd
st.setString(1, name);
st.setString(2, sex);
st.setString(3, age);
st.executeUpdate();
stmt.close();
conn.close();

%>

<p style=line-height: 150%></body>
</html>
john_wujy 2011-08-02
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按照楼上的做法,存储过程没有执行。不知道是怎么回事?
magong 2011-07-29
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<%@ page import="java.sql.*" %>

<%
CallableStatement st = dbconn.prepareCall("{call 存储过程名(?, ?, ?)}");
st.setString(1, name);
st.setString(2, sex);
st.setString(3, age);
st.execute(); //根据情况使用:execteUpdate(), executeQuery()
...
%>
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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