Domino与jdbc连接,update更新失败的问题!!急!加急!

rui7311746 2012-11-29 12:08:52
Statement stmt = conn.createStatement();
String rq = thisDoc.getItemValueString("flddate");
String[] chrrq = rq.split(";");
String cbzx = thisDoc.getItemValueString("fldcbzx");
String[] chrcbzx = cbzx.split(";");
String fylx = thisDoc.getItemValueString("fldfylb");
String[] chrfylx = fylx.split(";");
String je = thisDoc.getItemValueString("fldMoney");
String[] chrje = je.split(";");
chrrq[0] = "2013";
int i;
int strresult = 0;
for(i=0;i<chrrq.length;i++){
sql = "Select nd,cbzx,fylb,yse,fse,ye from fykz where (cbzx='" + chrcbzx[i] +"' and fylb='"+ chrfylx[i] +"' and nd='"+chrrq[0]+"')";

ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
if(rs.next()){
strresult = (int) (Integer.parseInt(chrje[i]) + (rs.getDouble("fse")));
DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00"); //格式化小数,不足的补0
String filesize = df.format(strresult); //返回的是String类型的
sql2 = "Update fykz Set fse = "+ filesize + " Where (cbzx='" + chrcbzx[i] + "' and fylb='"+ chrfylx[i] +"' and nd='" + chrrq[0]+"')";
stmt.executeUpdate(sql2);
System.out.print(stmt.executeUpdate(sql2));
}
}


这是部分代码,我想问的是,System.out.print(stmt.executeUpdate(sql2))这个在服务器控制台输出的值为1,代表已成功更新了一条数据,可在asp.net系统中查看,那个值根本没更新过来。
请问我的上述代码是不是有什么问题还是怎么啦???希望对java代理比较熟悉的高手能些答复,急急急急急!!!!!
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chenyg2000 2012-11-30
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连接的是什么数据库?
内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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