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【Java学习笔记】JDBC基础篇

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资源介绍:

无论您是刚开始接触数据库编程的新手,还是希望巩固和提升您的数据库操作技能的资深开发者,本教程都将是您宝贵的学习资源。 jdbc基础篇教程md版:这份markdown格式的教程详细介绍了jdbc的基础概念、配置方法以及如何通过jdbc进行数据库的增删改查(crud)操作。教程内容涵盖了jdbc驱动的加载、数据库连接的建立、sql语句的执行以及结果集的处理等核心知识点。以实例驱动的方式,将理论知识与实际操作相结合,帮助您快速理解和掌握jdbc的使用。 jdbc基础篇教程pdf版:为了提供更多阅读选择,我们还准备了同一教程内容的pdf版本。精心排版的pdf文档保证了在不同设备上的阅读体验,无论是在电脑、平板还是移动设备上,都能轻松阅读和学习。
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资源文件列表:

JDBC基础篇.zip 大约有2个文件
  1. JDBC-基础篇.md 11.19KB
  2. JDBC-基础篇.pdf 3.31MB
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是一个基于C++编程语言开发的软件系统,旨在实现对图书馆或书店中书籍的库存管理和借阅流程的自动化控制。该系统通过构建数据库来存储书籍信息、读者信息以及借阅记录,利用C++的高效性和灵活性来处理数据的增删改查操作。
Typroa如何下载与安装
无论您是写作爱好者、博客作者还是专业的文档编写者,以下资源将帮助您轻松安装并开始使用这一广受欢迎的markdown编辑器。 typora安装文档:这份详细的安装文档提供了step-by-step的指导,帮助您在不同操作系统上顺利完成typora的安装过程。从下载到配置,每步都配有清晰的说明和图示,确保即使是初学者也能够毫无困扰地完成安装。 typora安装包:我们提供的是官方最新版本的typora安装包,支持多种操作系统,包括windows、macos和linux。只需根据您的电脑系统选择合适的版本进行下载,便可以开始安装过程。 安装工具:为了简化安装流程,我们还附上了一些有用的安装辅助工具。这些工具旨在自动化一些安装步骤,解决可能遇到的兼容性问题,以及帮助您保持typora处于最新状态。
【JavaWeb学习笔记】登录实现与校验
此资源包括以下资源文件: 博客文章 - 【javaweb学习笔记】登录实现与校验(md版):本文深入讲述了登录功能的设计与实现,从功能开发到登录校验的每个环节都进行了详细的阐述。内容涵盖会话技术的应用、会话跟踪方案的选择,以及两种常见的会话跟踪机制:cookie和session。同时,文章还介绍了jwt(json web token)令牌的使用,包括生成和校验jwt的过程,如何将jwt用于登录流程,并详细说明了过滤器(filter)和拦截器(interceptor)在登录校验中的应用。此外,文章还提供了全局异常处理器的相关问题解决方案,帮助您构建一个安全且健壮的java web登录系统。 博客文章 - 【javaweb学习笔记】登录实现与校验(pdf版):为了适应您在不同设备上的阅读需求,我们同时提供了上述文章内容的pdf格式。优雅的排版设计确保了在各种设备上都能有良好的阅读体验,无论您是在桌面电脑、平板还是手机上,都能够轻松学习和参考。
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一图流Git下载与安装
该资源包含以下内容: 博客文章 - "git下载与安装"(md版):本篇markdown格式的博客文章详细介绍了git的下载和安装过程。文章结构清晰,步骤详细,旨在帮助初学者快速上手git这一版本控制系统。文章内容包括git的基本概念、下载链接、安装指南以及初步使用的说明,适合希望了解并开始使用git的用户。 博客文章 - "git下载与安装"(pdf版):为了方便用户在各种设备上阅读,我们还提供了上述博客文章的pdf版本。这个版本经过精心排版,可以在电脑、平板或手机上阅读,确保无论您在任何场合都能获得良好的阅读体验。 git安装包:为了让您能够顺利开始使用git,我们特别提供了官方git的最新版本安装包。此安装包适用于多个操作系统,包括windows、macos和linux等。请根据您的系统类型选择合适的安装包进行下载和安装。 总之,通过这些资源,无论是新手还是有经验的开发者,都能够有效地掌握git的下载、安装及基本使用方法。我们希望这些材料能为您的软件工程工作带来便利,提升您的工作效率。
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python 模拟人工鼠标轨迹算法Demo
参考博客文章:https://codersrc.blog.csdn.net/article/details/140670756 AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤: 数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括移动速度、停顿、加速度等。 模型训练:利用深度学习算法,训练AI模型识别鼠标操作中的模式和规律。 轨迹生成:在给定起点和终点的情况下,AI模型能够生成符合人类操作习惯的鼠标轨迹。 鼠标轨迹api底层实现采用C/C++语言,利用其高性能和系统级访问能力,开发出高效的鼠标轨迹模拟算法。通过将算法封装为DLL(动态链接库),可以方便地在不同的编程环境中调用,实现跨语言的兼容性。 通过DLL封装,开发者可以在C++、Python、易语言、按键精灵等多种编程语言中使用鼠标轨迹模拟技术。这种封装方式提供了一种简便的接口,使得不同背景的开发者都能够轻松集成和使用这一技术。