程序调试时出现class file editor如何解决???

lhlingxtwg 2011-11-12 09:33:48
在一JAVA程序中
想通过命令,得到mysql数据库的某一库中所有表的名字
使用了命令SELECT table_name, table_type, engine
FROM information_schema.tables
, 调试时就出现了class file editor
让导入zip 或jar文件 ,网上查了下,导入了jdk安装目录中的zip文件后问题依旧啊
各位大虾帮忙看看,怎么解决?
还有使用如上的命令得到的值怎么存入列表中???
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kouyiSC 2011-11-13
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[Quote=引用 5 楼 lhlingxtwg 的回复:]
引用 4 楼 kouyisc 的回复:

引用 3 楼 lhlingxtwg 的回复:
谢谢kouyiSC、lushuaiyin
jdk已经导入了,不是这个的 问题
lushuaiyin你的博客上的这个是针对windows的
我的是在linux下用不了的
不是要查看所有表名,而是要把命令查到的表名付给列表或数组,后面还要再调用


LZ指的命令查到的表。是指在mysql库中用命……
[/Quote]
1. 如果查询语句在java代码中执行的话,
SELECT table_name as tname, table_type as ttype, engine as eg FROM information_schema.tables
java程序中通过:String tableName=resultSet.getString("tname");这种方式

2. 如果查询语句是在mysql命令行中执行,那么只能通过存储过程或者函数将值返回,通过java调用存储过程得到值

lhlingxtwg 2011-11-13
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[Quote=引用 4 楼 kouyisc 的回复:]

引用 3 楼 lhlingxtwg 的回复:
谢谢kouyiSC、lushuaiyin
jdk已经导入了,不是这个的 问题
lushuaiyin你的博客上的这个是针对windows的
我的是在linux下用不了的
不是要查看所有表名,而是要把命令查到的表名付给列表或数组,后面还要再调用


LZ指的命令查到的表。是指在mysql库中用命令查找么?这样的话,那应该和linux还是w……
[/Quote]
引入jdk的zip没问题
我是要得到mysql某一库中所有表的名字
show table
select ...
这些命令是可以,但问题是如何把命令返回的值也就是表名付给变量,或则是怎么存起来,后面的程序来调用它
kouyiSC 2011-11-13
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[Quote=引用 3 楼 lhlingxtwg 的回复:]
谢谢kouyiSC、lushuaiyin
jdk已经导入了,不是这个的 问题
lushuaiyin你的博客上的这个是针对windows的
我的是在linux下用不了的
不是要查看所有表名,而是要把命令查到的表名付给列表或数组,后面还要再调用
[/Quote]

LZ指的命令查到的表。是指在mysql库中用命令查找么?这样的话,那应该和linux还是windows没有关系吧。。
还有就是,上面的class file editor错误像是你代码执行错误。。而没有导入源代码。。在myeclipse中将jdk的zip文件引入正确吗?

lhlingxtwg 2011-11-13
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谢谢kouyiSC、lushuaiyin
jdk已经导入了,不是这个的 问题
lushuaiyin你的博客上的这个是针对windows的
我的是在linux下用不了的
不是要查看所有表名,而是要把命令查到的表名付给列表或数组,后面还要再调用
索隆 2011-11-12
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我写的
http://blog.csdn.net/lushuaiyin/article/details/6963724
kouyiSC 2011-11-12
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项目中是不是没有导入jdk或jre?
内容概要:本文研究了一种基于生成对抗网络(GAN)的数据驱动可再生能源场景生成方法,通过构建两个互连的深度神经网络——生成器与判别器,实现对风电与光伏发电出力间序列的高效建模。该方法克服了传统基于概率统计模型在刻画非线性、强波动性风光数据分布的局限性,能够有效捕捉复杂的空相关性与多模态特征,显著提升生成场景的真实性、多样性与序一致性。研究重点采用Wasserstein GAN(W-GAN)架构,并结合Python编程实现模型训练与验证,展示了其在新能源功率预测、不确定性量化及电力系统优化调度中的应用潜力,配套提供了完整的代码资源以支持复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事新能源发电预测、电力系统规划、微电网优化或不确定性建模等相关领域的科研人员、研究生及工程技术开发者;熟悉Python编程并希望将前沿深度学习模型应用于能源间序列建模的专业人士。; 使用场景及目标:①应对风光发电强随机性与间歇性带来的建模挑战;②生成高质量、多样化的典型出力场景用于鲁棒优化、随机规划与机会约束调度;③支撑储能配置、电力市场仿真、需求响应等决策分析;④探索W-GAN在多变量间序列生成中的结构设计与训练稳定性优化策略; 阅读建议:此资源强调理论与实践深度融合,建议读者在掌握GAN与Wasserstein距离基本原理的基础上,结合所提供的Python代码进行逐模块调试与实验分析,重点关注损失函数设计、梯度惩罚机制、模型收敛性判断及生成结果评估指标(如分布相似度、自相关性保持等),并可进一步迁移至其他高不确定性的能源数据生成任务中。
内容概要:本文系统研究了Picard迭代法在非线性常微分方程参数估计中的应用,提出了一种基于迭代逼近的参数辨识方法。通过构建微分方程的Picard序列逐步生成近似解析解,并结合实际观测数据,采用优化算法调整未知参数以最小化模拟值与实测值之间的残差,从而实现对模型参数的高精度估计。文章详细阐述了算法的数学原理、迭代流程设计及收敛性分析,配套提供了完整的Matlab实现代码,支持用户复现实验并拓展应用于其他非线性动力系统。该方法避免了传统数值积分带来的累积误差,具有理论严谨、实现简洁、适应性强的优点,特别适用于缺乏显式解的复杂微分方程建模任务。; 适合人群:具备常微分方程、数值分析基础及Matlab编程能力的理工科研究生、博士生和科研人员,尤其适合从事系统建模、动力学仿真、参数反演等相关领域研究的学者; 使用场景及目标:①解决非线性微分方程因无法解析求解而导致的参数估计难题;②在生物医学、环境科学、工程控制等领域中,从实验或观测数据中反演系统内在参数,提升模型预测能力与解释力; 阅读建议:建议读者结合文中公式推导与代码实现,逐轮观察Picard迭代过程中解的演化规律及参数更新路径,深入理解迭代法在耦合状态与参数联合估计中的作用机制,并尝试将其迁移至多变量、高阶或含噪声数据的实际应用场景中进行验证与改进。

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