spring JdbcTemplate 操作select 语句问题,返回值是[]问题

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lovezx1028

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Spring JdbcTemplate如何实现存储过程有无返回值统一调用

本文介绍JdbcTemplate调用数据库存储过程的几种常见用法及一个自定义封装函数:execProc,通过调用execProc可实现只需要少量代码即可完成JdbcTemplate对存储过程的调用。 环境:mysql5.6,jdk1.8,spring3.2.5。 ...

spring jdbc】jdbcTemplate.queryXxx() 返回值为null

今天使用以下方法用jdbcTemplate.queryXxx()从数据库中查询数据时,返回的对象、集合中,有部分数据显示为null,很是疑惑,为什么有的是空值,有的不是,而且为什么会有空值的出现? // 查询返回用户对象 @...

Spring JdbcTemplate类常用的方法

可执行任何sql语句,但返回值是void,所以一般用于数据库的新建、修改、删除和数据表记录的增删改。 int update(String sql) int update(String sql, Object...args) 增删改,args传递实参,返回受影响的记录数...

Spring JdbcTemplate方法详解

JdbcTemplate主要提供以下五类方法:execute方法:可以用于执行任何SQL语句,一般用于执行DDL语句;update方法及batchUpdate方法:update方法用于执行新增、修改、删除等语句;batchUpdate方法用于执行批处理相关...

Spring JdbcTemplate 源生方法query()及延伸方法queryForXXX()详解

JdbcTemplate主要提供以下五类方法:execute方法:可以用于执行任何SQL语句,一般用于执行DDL语句;update方法及batchUpdate方法:update方法用于执行新增、修改、删除等语句;batchUpdate方法用于执行批处理相关...

JAVA框架篇(二)Spring的JDBC模板使用,JdbcTemplate配置和操作数据库

Spring有一个DAO模块,里面封装了一个SpringJDBC,本篇就来记录如何用SpringJDBC操作数据库一,JdbcTemplate配置二,JdbcTemplate具体操作 Spring中有一个类JdbcTemplate,它封装了JDBC的操作方法。我们只需要传入一个...

Spring JdbcTemplate

JdbcTemplatespring框架中提供的一个对象,他是对原始繁琐Jdbc API的简单封装,spring框架为我们提供了很多很多的操作模板类,基本都叫XxxTemplate。例如,操作关系型数据库的JdbcTemplate和HibernateTemplate,...

Spring入门(6)-JdbcTemplate操作数据库(全注解,配置文件都有)

Spring框架 对JDBC进行封装,使用JdbcTemplate实现对数据库操作; 2. 在配置文件中如何创建该类的对象 配置文件中的内容,其实也可以直接使用类注解实现,这里先用配置文件; <?xml version="1.0" encoding="UTF-...

Spring JdbcTemplate使用和错误排查 以及整合Junit4

Spring中使用JdbcTemplate进行查询,并整合Junit4进行测试 ## 首先,在数据库中创建表 选用的数据库是MySQL数据库,在数据库中创建一个student表。 建表语句如下: create table student( id int not null primary ...

Spring学习】Spring JdbcTemplate之五类方法总结

JDBCTemplate主要提供了五类方法:execute()方法:可用于执行任何sql语句,但是一般用来执行DDL语句;update()以及batchUpdate()方法:update()方法用来执行增加、修改和删除等语句;batchUpdate()方法用来执行...

Spring JdbcTemplate中的回调

预编译语句及存储过程创建回调:用于根据JdbcTemplate提供的连接创建相应的语句;1.1 PreparedStatementCreator<T> T execute(PreparedStatementCreator psc, PreparedStatementCallback<T> action)...

spring jdbctemplate插入blob,clob并且返回生成的序列主键

首先dao类名字是WebContentDao,以下为配置的oracle序列<bean id="increWC" class="org.springframework.jdbc.support.incrementer.OracleSequenceMaxValueIncrementer"> ...

使用Spring 内置的JdbcTemplate操作数据库

Hibernate是一个很好的ORM框架,使用Hibernate可以很好的提高开发...JDBC框架是对纯JDBC的一个封装,简化了一些繁琐的操作,而且可以自己编写sql语句,灵活的处理业务。  Spring JDBC框架(spring-jdbc-x.x.x.

使用JdbcTemplate的execute()方法执行SQL语句

http://blog.csdn.net/gpogpogpo/article/details/7421695

springJdbcTemplate操作oracle的存储过程

使用java代码调用oracle的存储过程,本例使用JdbcTemplate模板类操作. 功能: 方便后续查阅. 1.JdbcTemplate调用存储过程(Procedure)不带返回值 1.1存储过程 CREATE OR REPLACE PROCEDURE PRO_QUERY_INFO_ARGS4...

Spring JdbcTemplate 模板剖析 之 常用 增删改查

目录 JdbcTemplate 概述 与 环境准备 ...1、Spring 对数据库的操作在 jdbc 上面做了简单的封装(类似 DBUtils),使用 spring 的注入功能,可以把 DataSource 注册到 JdbcTemplate 之中。 2、org.s...

eclipse中springSpring JdbcTemplate访问access的简易实现

修改上一篇博文中的配置文件和代码,让我们来看看如何访问一个本地access的mdb文件数据库。首先下图为被访问的access...文档结构与前一篇博文完全相同,只是修改了spring配置文件以及sql语句1.spring配置文件 <...

2.4.7 Spring JDBCTemplate & 声明式事务

2.4.7 Spring JDBCTemplate & 声明式事务 文章目录2.4.7 Spring JDBCTemplate & 声明式事务一 SpringJdbcTemplate1.1 JdbcTemplate是什么?1.2 Spring整合JdbcTemplate1.3 实现转账案例二 Spring的事务...

Spring框架——JdbcTemplateSpring对Jdbc的封装)

1.JdbcTemplate简介Spring提供的一个操作数据库的技术JdbcTemplate,是对Jdbc的封装。语法风格非常接近DBUtils。 JdbcTemplate可以直接操作数据库,加快效率,而且学这个JdbcTemplate也是为声明式事务做准备,毕竟...

Spring JdbcTemplate query查询结果转换对象

在使用JdbcTemplate的时候,可以使用query方法来查询指定的sql语句,来返回我们需要的结果。query提供了RowMapper接口,可以方便的将查询结果转换为对象。 RowMapper常见的有2个实现类BeanPropertyRowMapper和...

spring整合JdbcTemplate

JdbcTemplatespring框架中提供的一个对象,是对Jdbc API对象的简单封装。 /* * update()方法用于插入、更新和删除操作; * 他有两个参数,String sql:要执行的SQL语句, * 该SQL语句可以有占位符,占位符用"?...

SpringJdbcTemplate模板操作

SpringJdbcTemplate模板操作JdbcTemplate基本操作一、使用XML配置数据源1.Spring内置数据源2.配置数据库操作模板二、JdbcTemplate基本操作之增删改查在dao层使用JdbcTemplate一、准备实体类二、准备dao接口和实体...

Spring中工具类JdbcTemplate学习记录

Spring中data-access模块中的一个工具类,对jdbc的操作进行了轻量级的封装,可以取代jdbc、mybatis等操作数据库; JdbcTemplate中包含一个dataSource属性(数据源),初始化该属性后,可以调用工具类中的方法操作...

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

轻松学Linux系列课程

从0开始,Linux云计算系列课程,包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面 两个

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面,输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件,输出的结果以可视化的形式显示出来

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)。

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0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

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