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如何解决sql server不支持ResultSet.beforeFirst()的问题??
cronjava
2004-08-25 08:53:11
用jsp+javabean+mysql开发的系统,
现在要求改用数据库sql server,但sql server不支持beforeFirst()方法,
怎么解决这样的问题,最好不要改动太多的代码.
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如何解决sql server不支持ResultSet.beforeFirst()的问题??
用jsp+javabean+mysql开发的系统, 现在要求改用数据库sql server,但sql server不支持beforeFirst()方法, 怎么解决这样的问题,最好不要改动太多的代码.
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liusoft
2004-08-25
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ps = conn.prepareStatement(sql,ResultSet.TYPE_SCROLL_INSENSITIVE,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
http://www.javayou.com
ransion
2004-08-25
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楼上正解
设置结果集就可以了
我知道的好像mysql转sqlserver基本没有什么问题
一点晴
2004-08-25
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Statement stmt=conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE,ResultSet.CONCUR_UPDATABLE);
关于JDBC不
支持
ResultSet
.last()等方法的
解决
本文介绍了
解决
使用微软JDBC for
SQL
Server
sp3时遇到的
问题
,即不
支持
ResultSet
.last()和beforeFirst()等方法的情况。通过正确设置Statement和CallableStatement,可以启用这些方法,关键在于使用TYPE_SCROLL_SENSITIVE。
jdbc my
sql
resultset
_关于JDBC不
支持
ResultSet
.last()等方法的
解决
本文介绍了在使用微软JDBC for
SQL
Server
sp3时遇到的
ResultSet
.last()和beforeFirst()方法不
支持
问题
,通过设置Statement和CallableStatement类型为TYPE_SCROLL_SENSITIVE
解决
了此异常。关键在于理解TYPE_SCROLL_SENSITIVE常量的作用,确保可滚动结果集的正确使用。
java result.last_关于JDBC不
支持
ResultSet
.last()等方法的
解决
| 学步园
本文介绍了
解决
使用微软JDBC for
SQL
Server
sp3时遇到的
问题
,即不
支持
ResultSet
.last()等方法的情况。通过正确设置Statement变量,可以启用这些方法,确保应用程序正常运行。
JDBC
ResultSet
可滚动的结果集
本文深入解析
SQL
Server
中数据操作时遇到的常见
问题
,包括如何正确使用
ResultSet
类的不同类型(如 TYPE_FORWARD_ONLY、TYPE_SCROLL_INSENSITIVE 和 TYPE_SCROLL_SENSITIVE),以及在结果集中进行位置移动的方法(如 absolute、next、previous、first、last、beforeFirst、afterLast、relative)。同时,解释了
ResultSet
的敏感与不敏感的区别,并提供了实例代码。最后,提出关于敏感与不敏感差异的
问题
,期待进一步讨论。
YOLO26算法保龄球馆保龄球目标检测+训练好的模型+743张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
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