命令行下编译,用JDBC连microsoft sql server 2000时,总是找不到com.microsoft这个包

nescafe1111 2005-03-18 01:40:56
先说一下我的配置:
JDK--〉C:\JBuilder9\jdk1.4
JRE--〉已经升级到1.5了
驱动--〉C:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC
JAVA_HOME:C:\JBuilder9\jdk1.4
PATH:SET PATH=C:\JBuilder9\jdk1.4\bin;%PATH%
CLASSPATH:.;C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\tools.jar;C:\JBuilder9\jdk1.4\jre\rt.jar;c:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC\lib\msbase.jar;c:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC\lib\msutil.jar;c:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC\lib\mssqlserver.jar

我在import时用了一下语句:
import com.microsoft.*;

我的编译命令:
javac xxx.java
javac -classpath . xxx.java
javac -classpath %CLASSPATH% xxx.java
javac -classpath ".;C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\tools.jar;C:\JBuilder9\jdk1.4\jre\rt.jar;c:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC\lib\msbase.jar;c:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC\lib\msutil.jar;c:\Program Files\Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC\lib\mssqlserver.jar" xxx.java

结果:
都找不到com.microsoft这个包

我自己的解决方案:
1。把msbase.jar、msutil.jar、mssqlserver.jar三个包拷贝到C:\JBuilder9\jdk1.4\lib目录和C:\JBuilder9\jdk1.4\jre\exc目录
2。把msbase.jar、msutil.jar、mssqlserver.jar三个包拷贝到xxx.java文件的同一目录下

结果还是不行,但我在JB9里面却完全没有问题,郁闷阿

各位大虾,谁给支个招阿,万分感谢
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nescafe1111 2005-03-18
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在此之前,我还用过另一个第三方的库:gl4java,我把它拷贝到C:\JBuilder9\jdk1.4\lib目录和C:\JBuilder9\jdk1.4\jre\ext目录就没事了。

taglib(温习中) 兄:你那种方法我先前也试过,不行啊

还有,我在Microsoft SQL Server 2000 Driver for JDBC的文档里发现,CLASSPATH的设置和我累似阿,但我还是不行
nescafe1111 2005-03-18
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C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\mssqlserver.jar;C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\msbase.jar;C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\msutil.jar;

这样试过,也不行:
set CLASSPATH=C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\mssqlserver.jar;C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\msbase.jar;C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\msutil.jar
javac java2sqlserver.java
itjourney 2005-03-18
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classpath有空格
taglib 2005-03-18
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C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\mssqlserver.jar;C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\msbase.jar;C:\JBuilder9\jdk1.4\lib\msutil.jar;

加到 CLASSPATH 路径上去
数据集介绍:回收物品实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:回收物品实例分割数据集 • 图片数量:训练集:3147张图片,验证集:296张图片,测试集:142张图片,总计:3585张图片 • 分类类别: DepositRecycle(可回收物):常见的可回收物品,如塑料瓶、罐子等。 FlexiblePlastic(柔性塑料):柔软的塑料材料,如塑料袋、装膜。 Regular_Recycle(常规回收物):标准的可回收塑料制品。 • DepositRecycle(可回收物):常见的可回收物品,如塑料瓶、罐子等。 • FlexiblePlastic(柔性塑料):柔软的塑料材料,如塑料袋、装膜。 • Regular_Recycle(常规回收物):标准的可回收塑料制品。 • 标注格式:YOLO格式,含实例分割的多边形点标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片格式为JPEG/PNG,来源于实际回收场景。 二、适用场景 • 智能垃圾分拣系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分类回收物品的AI模型,提高垃圾分拣效率和准确性。 • 环保科技应用研发:集成至智能垃圾桶或回收管理系统中,提供实物品识别功能,促进资源回收和可持续发展。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,推动AI技术在废物管理中的创新应用。 • 教育与培训:数据集可用于AI模型训练或环保教育,作为学习实例分割和物品分类的实践资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片均经过精细标注,实例分割标注准确捕捉物体轮廓。含三种回收物品类别,覆盖不同材质和形状,具有高度多样性。 • 实际场景适配:数据来源于真实回收环境,含各种光照和背景条件,提升模型在实际应用中的鲁棒性和泛化能力。 • 任务兼容性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模

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