java 用jdbc获取阿里云sql数据 bigint（11）获取到的数据多出来5位什么情况

log-Elauk 2021-04-16 02:53:20

用jdbc获取然后用hashmap的value获取不知道什么原因
取值代码是：map.put(fields[i].getName(), resultSet.getObject(fields1[i]));
获取的值是：1362385112820518914
实际值是：1362385112820

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内容概要：本文介绍了一种基于双层优化的微电网系统规划设计方法，旨在通过Matlab代码实现，解决微电网在规划与运行中的多目标、多层次决策问题。该方法将优化过程分为上下两层：上层通常负责容量配置、设备选址等长期规划决策，下层则聚焦于能量管理、出力调度等短期运行优化，通过迭代交互实现全局最优。文中详细阐述了模型构建、约束条件设定、目标函数设计及求解算法实现流程，并提供了完整的Matlab代码供复现实验，有助于深入理解微电网系统的设计逻辑与优化机制。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事新能源、微电网、综合能源系统等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 学习和掌握双层优化理论在微电网规划设计中的具体应用；② 通过阅读和运行Matlab代码，复现并改进经典优化模型，用于学位论文、科研项目或实际工程方案设计；③ 深入理解微电网中分布式能源、储能与负荷的协同优化调度策略。; 阅读建议：此资源以Matlab代码实现为核心，强调理论与实践的结合。建议读者先理解双层优化的基本思想和数学模型，再结合代码逐行分析，重点关注变量定义、约束条件的代码转化以及主从问题间的迭代逻辑。鼓励在提供的代码基础上进行参数调整、场景扩展或算法改进，以深化学习效果。

内容概要：本文介绍了基于核主成分分析（KPCA）的Matlab代码实现，重点应用于数据降维、特征提取、故障检测与故障诊断。KPCA作为一种非线性降维方法，能够有效处理高维、非线性工业数据，通过非线性映射将原始数据投影到高维特征空间，再进行主成分分析，从而提取关键特征并识别潜在故障。该资源提供了完整的Matlab实现代码，适用于复杂系统如电力设备、机械装备的状态监测与故障预警，帮助用户深入理解KPCA在实际工程中的应用流程与优势。; 适合人群：具备一定信号处理或数据分析基础，从事工业自动化、电力系统、机械工程等领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标：① 在高维非线性数据中实现有效降维与特征提取；② 构建故障检测与诊断模型，提升系统可靠性与安全性；③ 学习并掌握KPCA算法在Matlab中的编程实现与工程应用。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码与相关理论资料同步学习，先理解KPCA的基本原理，再通过调试代码观察不同参数对降维和故障识别效果的影响，进而将其应用到自身研究的实际数据中，以达到最佳学习与实践效果。

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