求大神解释,为什么和数据库做交互慢。

Web 开发 > IIS [问题点数:40分,结帖人woshizou]
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喜阳阳

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求大神指教:html网页怎么与数据库mysql中数据进行交互

求大神指教: 我写了一个html网页,登录账号、密码等数据在mysql中,怎么样可以让我...我用的vs写的,通过控件连接上了数据库,然后不知道在那个界面些什么代码。 新人一枚,大家说用js实现,脑袋里没概念。类似代码

前端学习路线

前端综合体系 1. 知识技能类 前端技能汇总 2. 学习路线类 前端学习路线 —(阿里云大学) 一、初级篇 1. HTML学习 1.1 视频教程 初识HTML+CSS—(慕课网) ......

【全栈最全Java框架总结】SSH、SSM、Springboot

本系列用来记录常用java框架的基本概念、区别及联系,也记录了在使用过程中,遇到的一些问题的解决方法,方便自己查看,也方便大家查阅。 欲速则不达,欲达则欲速! 一、SSH 1、基本概念 SSH框架是JAVA EE中三种...

【JMeter】JMeter与数据库交互

准备数据库文件2.与数据库建立连接3. 新建 JDBC Request 1. 准备数据库文件 首先先准备好数据库的文件,我这里在数据库future中添加一个表member_water: 此时数据库中没有没有任何数据。 2.与数据库建立连接 添加...

iOS开发学习路线

初级iOS开发iOS中级开发说白了,就是你学会了基本的UI界面搭建,上架,沉淀一段时间,你觉得自己还适合这门行业,还适合,还能接受 这个所谓的iOS开发工程师的行业.你就可以说是一名中级iOS开发. 这个沉淀时间 大约在1年...

传输数据是xml的,怎么保险公司进行接口交互求大神解答

老板给我一个接口文档,里面是两个接口,一个是请求xml,一个是返回xml,我怎么实现接口交互

QML与C++交互 在qml中使用QSqlQueryModel显示数据库数据

QML与C++交互 在qml中使用QSqlQueryModel显示数据库数据

hbuildx制作app链接mysql_HBuilder制作的APP怎么连接SQLServer数据库求大神指点一下,谢谢了!...

回复 黄宛一郎:例子如下,希望能帮到你。接口由编程人员开发,我只会ajax。一般会有个接口文档规范,如下。获取企业办事分类URL:...func=getItemTitle&type_id=1Params:service ---服务类func ...

欢迎进入半颗心脏博客导航一站式搜索(所有博客的汇总帖)

世上最遥远的距离,是我在if里你在else里,似乎一直相伴又永远分离;世界上最痴心的等待,是我当case你是switch,或许永远都选不上自己;世界上最真情的相依,是你在try我在catch。无论你发神马脾气,我都默默接受,...

javaWeb前后台交互(Jdbc+Jsp+Servlet+mysql)

最近翻看以前的笔记,想到以前自己学习完servlet+jsp+mysql却怎么也把前后台连接不上,最后自己折腾好几天,终于搭建成功,写这个笔记也...(这段话只是针对你我等小白,大神请自动忽略,谢谢配合) 这次就写最简...

请求指点报表应用,没有用过。和数据库交互

帆软报表第一次用,不知道怎么.net连接呢?求大神指点迷津

Java学习中的数据库和数据库开发工具

数据库软件称为数据库管理系统,英文简称DBMS,全称DataBase Management System,例如:Oracle、MySQL、SQL Server、Sybase、informix、DB2等等。 2、无论你开发的是一款PC端的Web应用,还是一款移动端的ap...

微信小程序如何与java后台交互,获取json数据显示到页面,求大神指点

刚进公司,接到这样的需求,让一个小程序,通过不同条件去查询自己的账单并显示,但是不知道小程序如何与java后台交互,怎么把数据显示到页面?求大神指点

django 多mysql数据库_Django与多个数据库交互

定义数据库在Django中使用多个数据库的第一步是告诉Django您将要使用的数据库服务器。...例如settings.py定义两个数据库,默认 PostgreSQL 数据库和 users 的 MySQL 数据库:DATABASES={'default':{...

数据库连接池很简单,项目没使用框架亦可使用

数据连接池可不是一项高端技术,JDBC早已实现对其的支持,还不快点来了解下。

Java豆瓣电影爬虫——减少与数据库交互实现批量插入

节前一个误操作把mysql中record表movie表都清空了,显然我是没有做什么mysql备份的。所以,索性我把所有的表数据都清空的,一夜回到解放前……在上一个版本中,record表存储了7万多条记录,爬取的有4万多条,但是...

IDEA与数据库的那点事儿(如何连接数据库)

IDEA如何连接数据库呢? 欢迎使用Markdown编辑器 你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变...

javaWeb前后交互(小白篇,大神请自动忽略)

这是最简单的前后台交互,首先在这里默认你知道什么是Jsp、mysql、servlet、Tomcat服务器。 一、搭建环境 创建动态web项目,File—> New—>Dynamic …… 然后Finish完成,动态web项目创建成功。 二、导入...

问卷调查系统的设计与实现【源码:文档:教程】

程序下载链接: https://download.csdn.net/download/qq_30615201/11223278 河北农业大学 本科毕业设计说明书 题 目: 问卷调查系统的设计与实现 学 院: ...

求解SSH注解版物流内部管理项目中前台、后台、数据库之间的交互过程关键代码,麻烦大神给解答下

求解SSH注解版物流内部管理项目中前台、后台、数据库之间的交互过程关键代码,麻烦大神给解答下

Django与多个数据库交互

定义数据库 在Django中使用多个数据库的第一步是告诉Django您将要使用的数据库服务器。...例如settings.py定义两个数据库,默认 PostgreSQL 数据库和 users 的 MySQL 数据库: DATABASES = { ...

easyui框架前后端交互_浅谈前后端数据交互方式

(技术大神轻喷)HTTP协议前后台交互的协议不只有HTTP协议,本文仅以HTTP协议例。HTTP协议即超文本传输协议,是互联网上应用最为广泛的一种网络协议。HTTP是一个客户端服务器端请求应答的标准。HTTP协议简单...

java埋点数据库架构_请大神指导下java数据埋点怎么处理?

数据埋点,从操作实现来说,大致有三种方式:代码埋点(手动埋点)、可视化埋点、无埋点(全埋点)。如果从系统的前后端来讲,埋点又分为前端埋点后端埋点。无埋点是前端埋点,而代码埋点既是前端埋点又是后端埋点。...

【一步一个脚印】Tomcat+MySQL自己的APP打造服务器(3-1)Android Service 的交互之GET方式

好久没更新了,罪过罪过。... 到【一步一个脚印】Tomcat+MySQL自己的APP打造服务器(2-3)Servlet连接MySQL数据库为止,我们已经将服务端的部分走通了:通过 Servlet 连接 MySQL ,分析业务需求进行响

前端与服务端交互PHPmysql_PHP后端与前端交互

求大神解答。代码如下:header("Content-type:application/json;charset=utf-8");//数据格式json// 连接数据库require_once('database.php');if ($link) {//新闻类型切换if($_GET['newstype']...

Unity3D游戏开发之SQLite让数据库开发更简单

今天博客向大家一起交流的内容是在Unity3D游戏开发中使用SQLite进行数据库开发,坦白来讲,在我的技术体系中Web和数据库是相对薄弱的两个部分,因此正好这段时间项目需要服务器、数据库进行交互,因此在接下来的

android端与mysql数据库交互

利用jupyter notebook连接数据库

Python3.7连接mysql,presto,hivePython3.7连接mysql新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中...

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)。

Centos7安装JDK1.8、Nginx-附件资源

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