JDBC 入门(三)_MySQL
JDBC
创建表
首先,我们在我们的示例数据库创建其中一张表 COFFEES,包含在咖啡店所卖咖啡的必要的信息,包括咖啡名字,他们的价格,本星期卖了多少磅及迄今为止卖的数目。关于 COFFEES 表我们以后会详细描述,如下:
COF_NAME SUP_ID PRICE SALES TOTAL
Colombian 101 7.99 0 0
French_Roast 49 8.99 0 0
Espresso 150 9.99 0 0
Colombian_Decaf 101 8.99 0 0
French_Roast_Decaf 49 9.99 0 0
存储咖啡名的列是 COF_NAME,它的 SQL 数据类型是 VARCHAR,最大的长度为 32 个字符。因为我们所卖的每种类型咖啡都使用不同的名字,名字可用于作为唯一识别咖啡的标识,因此可用于作主键。第二个列叫 SUP_ID,用于保存咖啡供应商标识;其 SQL 数据类型为 INTEGER。第 3 列叫 PRICE,因为它需要保存带小数的十进制数,因此它的 SQL 类型为 FLOAT。(注意,通常钱的 SQL 类型为 DECIMAL 或 NUMERIC,但在不同 DBMSs 间存在差异,为了避免于老版本的 JDBC 的不兼容性在本教程我们采用更标准的 FLOAT 类型)SALES 列的 SQL 类型为 INTEGER,其值为本星期所卖咖啡的磅数。最后一列,TOTAL 的 SQL 类型为 INTEGER,保存了迄今为止所卖咖啡的总磅数。
数据库里的第二个表 SUPPLIERS,保存了每个供应商的信息:
SUP_ID SUP_NAME STREET CITY STATE ZIP
101 Acme, Inc. 99 Market Street Groundsville CA 95199
49 Superior Coffee 1 Party Place Mendocino CA 95460
150 The High Ground 100 Coffee Lane Meadows CA 93966
COFFEES 跟 SUPPLIERS 都包含列 SUP_ID,它意味着可以用 SELECT 语句从这两张表中取得有关信息。列 SUP_ID 是 SUPPLIERS 表的主键,用于唯一识别每个咖啡供应商。在 COFFEES 表中,SUP_ID 列被称外键。注意每个 SUP_ID 值在 SUPPLIERS 表里只出现一次;这对主键是必须的。在 COFFEES 表里,它作为外键,显然它可以有重复的 SUP_ID 值,因为同一供应商可以提供很多种的咖啡。在本节的最后,你将看见如何在 SELECT 语句中使用主键及外键的一个例子。
下面的 SQL 语句用于创建 COFFEES 表。列由列名跟空格跟 SQL 类型组成。列(包括列名及其 SQL 类型)跟下一个之间用逗号分隔。VARCHAR 类型创建定义了最大长度, 因此它需要有一个参数来表示最大长度。参数必须在类型后面的括号内。SQL 语句如下,列 COF_NAME 的长度 被限定为不得超过 32 个字符:
CREATE TABLE COFFEES
(COF_NAME VARCHAR(32),
SUP_ID INTEGER,
PRICE FLOAT,
SALES INTEGER,
TOTAL INTEGER)
这些代码不带 DBMS 语句结束符, 因为每个 DBMS 都可能不同。例如, Oracle 使用一个分号 (;) 作为语句的结束,而 Sybase 使用 go。你所使用的驱动程序会自动提供合适的语句结束符,因此你无须把它包括在你的 JDBC 代码中。
另外,我们应该指出的的是 SQL 语句的格式。在 CREATE TABLE 语句中,关键字采用大写字符,并且每个项目都另起一行。SQL 并没有此要求;仅仅是为了更容易阅读。SQL 标准是不区分关键词的大小写的, 因此,如下例中的 SELECT 语句可以有多种写法。因此下面两个不同写法的语句对 SQL 来说是一样的。
SELECT First_Name, Last_Name
FROM Employees
WHERE Last_Name LIKE "Washington"
select First_Name, Last_Name from Employees where

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

La diffusion permet non seulement de mieux imiter, mais aussi de « créer ». Le modèle de diffusion (DiffusionModel) est un modèle de génération d'images. Par rapport aux algorithmes bien connus tels que GAN et VAE dans le domaine de l’IA, le modèle de diffusion adopte une approche différente. Son idée principale est un processus consistant à ajouter d’abord du bruit à l’image, puis à la débruiter progressivement. Comment débruiter et restaurer l’image originale est la partie centrale de l’algorithme. L'algorithme final est capable de générer une image à partir d'une image bruitée aléatoirement. Ces dernières années, la croissance phénoménale de l’IA générative a permis de nombreuses applications passionnantes dans la génération de texte en image, la génération de vidéos, et bien plus encore. Le principe de base de ces outils génératifs est le concept de diffusion, un mécanisme d'échantillonnage spécial qui surmonte les limites des méthodes précédentes.

HQL et SQL sont comparés dans le framework Hibernate : HQL (1. Syntaxe orientée objet, 2. Requêtes indépendantes de la base de données, 3. Sécurité des types), tandis que SQL exploite directement la base de données (1. Normes indépendantes de la base de données, 2. Exécutable complexe requêtes et manipulation de données).

Kimi : En une seule phrase, un PPT est prêt en seulement dix secondes. PPT est tellement ennuyeux ! Pour tenir une réunion, vous devez avoir un PPT ; pour rédiger un rapport hebdomadaire, vous devez avoir un PPT ; pour solliciter des investissements, vous devez présenter un PPT ; même pour accuser quelqu'un de tricherie, vous devez envoyer un PPT ; L'université ressemble plus à une spécialisation PPT. Vous regardez le PPT en classe et faites le PPT après les cours. Peut-être que lorsque Dennis Austin a inventé le PPT il y a 37 ans, il ne s'attendait pas à ce qu'un jour le PPT devienne aussi répandu. Parler de notre dure expérience de création de PPT nous fait monter les larmes aux yeux. "Il m'a fallu trois mois pour réaliser un PPT de plus de 20 pages, et je l'ai révisé des dizaines de fois. J'avais envie de vomir quand j'ai vu le PPT." "À mon apogée, je faisais cinq PPT par jour, et même ma respiration." était PPT." Si vous avez une réunion impromptue, vous devriez le faire

"Utilisation de l'opération de division dans OracleSQL" Dans OracleSQL, l'opération de division est l'une des opérations mathématiques courantes. Lors de l'interrogation et du traitement des données, les opérations de division peuvent nous aider à calculer le rapport entre les champs ou à dériver la relation logique entre des valeurs spécifiques. Cet article présentera l'utilisation de l'opération de division dans OracleSQL et fournira des exemples de code spécifiques. 1. Deux méthodes d'opérations de division dans OracleSQL Dans OracleSQL, les opérations de division peuvent être effectuées de deux manières différentes.

Oracle et DB2 sont deux systèmes de gestion de bases de données relationnelles couramment utilisés, chacun possédant sa propre syntaxe et ses propres caractéristiques SQL. Cet article comparera et différera la syntaxe SQL d'Oracle et de DB2, et fournira des exemples de code spécifiques. Connexion à la base de données Dans Oracle, utilisez l'instruction suivante pour vous connecter à la base de données : CONNECTusername/password@database Dans DB2, l'instruction pour vous connecter à la base de données est la suivante : CONNECTTOdataba.

Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn

Titre : Une lecture incontournable pour les débutants en technique : Analyse des difficultés du langage C et de Python, nécessitant des exemples de code spécifiques. À l'ère numérique d'aujourd'hui, la technologie de programmation est devenue une capacité de plus en plus importante. Que vous souhaitiez travailler dans des domaines tels que le développement de logiciels, l'analyse de données, l'intelligence artificielle ou simplement apprendre la programmation par intérêt, choisir un langage de programmation adapté est la première étape. Parmi les nombreux langages de programmation, le langage C et Python sont deux langages de programmation largement utilisés, chacun ayant ses propres caractéristiques. Cet article analysera les niveaux de difficulté du langage C et Python

Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule
