求JDBC4.0 API

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Microsoft JDBC Driver 4.0 for SQL Server下载及安装使用说明

转自:...   下载 Microsoft JDBC Driver 4.0 for SQL Server,这是一个 Type 4 JDBC 驱动程序,它通过 Java Platform Enterprise Edition 5 和 6 中可用的标准 JDBC 应用程序编程接口

添加sqljdbc的maven依赖

maven仓库里好像找不到sqljdbc驱动,那么只好手动添加了 先下载sql server的jdbc驱动,下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?displaylang=en&id=11774 下载好之后,执行以下命令 ...

JDBC的版本和java sdk的对应关系

二、JDBC 2.0 随JDK1.2 和 JDK1.3 发布JDBC 2.0 和 JDBC 2.1 API 被分入两个包: java.sql 包(包括核心 API;它是 JDBC 1.22 API 的增强) javax.sql 包(可选的包,用于支持连接池、分布式事务及其他类似的高级...

JDBC 4.0规范之目标

JDBC 4.0规范之目标 -------------------------------------------------------------------------------- 历史 JDBC API是一种成熟的技术,最早发布是1997年1月。在最初的版本中,JDBC API着重提供一个对SQL...

JDBC4.0的新特性

原文:http://hi.baidu.com/aguiro/blog/item/95c4dffe0e10a93d5c600817.html JDBC 4.0的特性 得益于Mustang中的Java SE 服务提供商机制,Java开发人员再也不必用类似Class.forName

SQL Server JDBC驱动中sqljdbc和sqljdbc4区别

原因是为了支持向后兼容以及可能的升级方案,JDBC Driver 2.0 在每个安装包中都包括 2 个 JAR 类库:sqljdbc.jar 和 sqljdbc4.jar。 二、解决思路 在网上使用搜索引擎对该问题做了查找,发现两个对...

JDBC 4.0规范之目标

JDBC 4.0规范之目标 -------------------------------------------------------------------------------- 历史 JDBC API是一种成熟的技术,最早发布是1997年1月。在最初的版本中,JDBC API着重提供一个对SQL...

jdbc对SqlServer以及java数据类型映射表(很有用的)

从 Microsoft SQL Server JDBC Driver 2.0 开始,JDBC 驱动程序提供对 JDBC 4.0 API 的支持,后者包括 SQLXML 数据类型和 National (Unicode) 数据类型,例如 NCHAR、NVARCHAR、LONGNVARCHAR 和 NCLOB。

springboot结合sharding-jdbc4.0版本实现分库分表(整合druid+mybatis)

数据库优化 优化策略 表结构的优化,包括字段,类型,长度等 进行索引等数据库级别的优化 业务需求场景层面的优化调整 在以上几种手段都用了之后再进行分库分表的操作.一般不推荐上来就分库分表....

hibernate4.0 session.connection() 废弃解决,项目升级解决。

1,在hibernate4.0中移除了。session.connection(); --->https://hibernate.onjira.com/browse/HHH-2603 所以在使用hibernate操作离散型JDBC操作的时候,不能再使用这个方法。 解决方案: 1,hibernate4只是在接口...

Spring对JDBC异常的封装

JDBC API 4.0以前的版本中,异常处理功能极其有限。对于所有类型的错误都会笼统地抛出一个SQLException异常-根本不存在异常的详细分类,且没有相应的层次定义。所以这时,你唯一能够得到一些有意义的信息的办法

JDBC 4.0 Enhancements in Java SE 6

by Srini Penchikala 08/02/2006Java Platform, Standard Edition (Java SE) version 6 (code name Mustang), is currently in its second beta release and is scheduled to be delivered in October of this ye

JDBC4.0草案

第一章 介绍 1.1 JDBC类库 JDBC类库提供了通过Java语言访问关系数据库的能力。Java程序通过JDBC可以执行SQL语句,对获取的数据进行处理,并将变化了的数据存回数据库。在分布式异构环境中,我们还可以通过JDBC操纵多...

IDEA构建Spring源码

IDEA构建Spring源码 下载源代码: 首先我们先去官网下载spring源代码,官网地址:[spring官网地址... 然后找到spring源代码进行下载,如图: ... 注:spring4.0之后将采用gradle构建,如果下载的版本大于4.0,则先下载...

判断是否支持JDBC 4.0

jar文件目录下\META-INF\services\java.sql.Driver

Spring 4.x框架中的新特性---Spring4.0框架的新功能和改善

2004年Spring框架首次发布,然后陆续发布了一些重要的版本:Spring2.0提供XML命名空间和AspectJ的支持;...4.0版本是Spring框架最新发布的主版本,并且首次完全支持Java8的功能。你依然可以使用较早的Java版本

64位Windows2008R2操作系统下的最新JAVA开发环境所需软件下载和设置办法

64位Windows2008R2操作系统下的最新JAVA开发环境所需软件下载和设置办法   一、基本安装软件准备 1.Java运行环境Java SE Development Kit 6 Update 32 进入官网地址... ...

JDBC 2.0和4.0

第一章 介绍 1.1 JDBC类库 JDBC类库提供了通过Java语言访问关系数据库的能力。Java程序通过JDBC可以执行SQL语句,对获取的数据进行处理,并将变化了的数据存回数据库。在分布式异构环境中,我们还可以通过JDBC操纵多...

JDBC 操作数据库实例

JDBC代表Java数据库连接(Java Database Connectivity),它是用于Java编程语言和数据库之间的数据库无关连接的标准Java API,换句话说:JDBC是用于在Java语言编程中与数据库连接的API.  使用Java代码发送sql语句的...

查看db2jcc.jar的版本信息

db2 jdbc db2jcc.jar db2jcc4.jar

JDBC4.0新特性

在Java SE 6中有许多新的特性,其中一点就是将Java Database Connectivity(JDBC) API类库升级到JDBC4.0。Java社区JSR-211规范中的JDBC4.0规范提供了更加易于管理的和灵活的数据库操作,以及提供了对更加复杂数据...

registered the JDBC driver [oracle.jdbc.driver.OracleDriver] but failed to unregister it when the

严重: The web application [/testweb] registered the JDBC driver [oracle.jdbc.driver.OracleDriver] but failed to unregister it when the web application was stopped. To prevent a memory leak, the JDBC D...

Elasticsearch-jdbc使用说明

一、elasticsearch-jdbc简介  elasticsearch-jdbc是一个将关系型数据库(RDBMS)数据导入到ElasticSearch库中的一个工具包,支持mysql、oracle、postgrey、csv等存储列式数据的容器。目前最新的版本是2.3.4.1,...

Java5、6、7、8、9的新特性

Java5的新特性Java6鸡肋的版本,有JDBC4.0更新、Complier API、WebSevice支持的加强等更新。 Java6的新特性Java7java7有一些比较重要的更新,如异常处理增加了被抑制的异常、捕获多异常、try-with-r

Apache ShardingSphere 4.0.0

竹外桃花三两枝,春江水暖鸭先知。四月春回大地之时,Apache ShardingSphere 4.0.0-RC1终于在今天与大家见面了! 距离ShardingSphere 3.x的时代已有半年之久。在这半年的时间里,ShardingSphere团队夜以继日,持续...

JDBC进化史--从JDBC1.0到JDBC4.2

JDBC是一种可用于执行SQL语句的JavaAPI(ApplicationProgrammingInterface应用程序设计接口)。它由一些Java语言编写的类和界面组成。JDBC为数据库应用开发人员、数据库前台工具开发人员提供了一种标准的应用程序设计...

JDK7 新特性

转载自:http://www.javalord.com/javalordblog/?p=349java SE 7规范(又名JDK 7)开发进展很顺利,计划于2011年夏天发布最终版本。为了让开发者能够方便快速地一览JDK 7中的所有重要元素,Developer.com发表了JDK

用Java连接sqlserver数据库时候几个jar包的区别.

今天在群里看见有人问了这个问题,那就把我自己总结的知识拿出来与大家分享一下吧..当然可能还有什么不对的地方,希望指出:**...Driver 2.0----sqljdbc.jar和sqljdbc4.jar 新版JDBC连接数据库Jar包,支持sql2005,sql20

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)。

Hibernate4视频教程_全面来袭

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射(1-n、1-1、n-n、继承映射)、检索策略、检索方式(对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL)、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构,以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合,列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例,并提供详细的开发和部署步骤。

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