使用JDBC连接数据库 北京理工大学计算机学院 金旭亮 Java数据库应用程序全局视图 Java应用程序 JDBC数据库驱动 （*.jar） JDBC规定了一整套访问数据库的标准API，所有数据库都 需要实现它，因此，使用JDBC访问数据库的Java应用程 序，是很容易切换底层数据库的。 JDBC核心类型一览表 核心类型（java.sql） 说明 DriverManager 负责装载/卸载驱动程序 负责装载/卸载驱动程序 Connection 与数据库建立连接 Statement 在一个给定的连接中执行SQL语句 PreparedStatement 用于执行预编译的SQL命令 CallableStatement 用于调用数据库中存储过程 ResultSet 保存SQL命令的执行结果 上述组件是独立于底层数据库的，也就是说，只要连接上了数据 库，相同的代码，就可以顺利工作…… JDBC访问数据库的基本步骤 加载JDBC驱动程序 创建数据库连接 执行SQL语句 接收并处理SQL的返回结果 关闭创建的各个对象 对于有可视化界面的应用 程序，或者是Server端 应用程序，应该在独立的 线程中完成这些步骤。 出于精简学习负担的目的，我们将以SQLite为例介绍 JDBC的基本使用，在此基础之上，后面选择微软的 SQL Server来介绍JDBC的高级特性…… JDBC连接SQLite数据库 下载SQLite的JDBC驱动-1

全连接神经网络实战 . pytorch 版 Dezeming Family Dezeming Copyright © 2021-10-02 Dezeming Family Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any 讲什么。本书不可避免要 参考 [2] 的讲解方式，但我们对讲解顺序和内容，以及程序代码都做了大量的改进。说了那么多， 总之，我们的目标是写一个最好的最容易上手的 pytorch 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX.py”。 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入 pytorch 6 ( 0 . 0 , 1) #偏 置 归 0 m. bias . data . zero_ () Chapter 3. 更完善的神经网络 17 注意 bias 是权重，因为当前层的 bias 会连接下一层的每个神经元，所以 bias 的 shape 是下 一层神经元个数。调用也很简单，定义网络对象后直接调用即可： model = NeuralNetwork () . to ( device

Golang 在接入层长连接服务中的实践 黄欣 基础平台－架构部 目录 • 背景 • 架构 • 心得 目录 • 架构 • 心得 背景—why 长连接？ • 业务场景 – 大量实时计算 • 司机乘客撮合 • 实时计价 – 高频度的数据交互 • 坐标数据 • 计价数据 – App和服务端双向可达 • 上行（抢单） • 下行（派单） 背景—why golang？ • 开发效率 rsp || nil So easy, So efficient 心得—coding—实现 • what’s diff？ – conn svr • 常驻内存，内存中有个大连接对象map（资源问题） • 请求都是基于连接的(如果模块间存在资源的互相引用，当资源变更的情况 下，容易发生panic)（竟态问题） • 对象编程 – 封装：conn资源（包括goruntine）作为结构体封装起来，保证所有资源 statusLoop() 心得—profiling • Timer优化 • Channel使用优化 心得—timer优化 • 为什么需要优化？ – 万级别的连接 – 每个连接上大量的定时任务（心跳检测，注册检测，认证检测） 实际情况：当10w左右连接，什么数据不收发，只有定时器检测心跳超时，cpu 能耗掉一个core • 怎么优化？ – 特点： • 秒级别定时任务 • 范围最多60s – 方案：

APM 深水区： 赵宇辰 @ 听云 构建连接运维与业务之桥 目录 • APM现状和痛点 • 什么是APM深水区 • 技术原理 • 实际案例 APM现状：全链路监控 基础架构 业务系统 SaaS 原生App 浏览器 H5/Webview 应用性能监控 第一代APM： 主动拨测 APP监控 浏览器监控 基础架构监控 模拟用户 拨测节点 真实用户 小程序监控 捷开发过程的不断应用，复杂多元的IT运行环境也对传统运维 提出了巨大挑战。 用户感知 快速交付 数据分析 可视化 最大价值化 面向业务和服 务的主动运营 体验 效率 效益 APM深水区：构建连接运维与业务之桥 量化业务表现 用户体验提升 风险防范、故障定位 持续迭代持续优（DevOps） 技术运营 成本 业务运营 效率价值 数据 业务-IT溯源 业务告警 业务流程监控 触发卡余额不足的交易有多少笔？交易失败，扣款返还的交易有多少笔？超限金额的交易有多少笔？ 业务错误监控，业务错误码占比分析（金融场景） APM BPI Analytics AIOps APM深水区：构建连接运维与业务之桥

1.2 规则配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.3 创建数据源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 ShardingSphere‐Proxy . . 67 模式配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 数据源配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 规则配置 . . . . . . . . 81 模式配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 数据源配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 规则配置 . . . . . .

1.2 规则配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.3 创建数据源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 ShardingSphere‐Proxy . . 66 模式配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 数据源配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 规则配置 . . . . . . . . 80 模式配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 数据源配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 规则配置 . . . . . .

. . 68 模式配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 数据源配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 规则配置 . . . . . . . . 82 模式配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 数据源配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 规则配置 . . . . . . 在 Spring 中使用 ShardingSphere 数据源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 模式配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 数据源配置 . . . . . . . . . . . . .

2. 规则配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.3 3. 创建数据源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 ShardingSphere‐Proxy 163 5.2.4 配置手册 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 数据源配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 权限配置 . . . . . 239 7.1.10 执行引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 连接模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 自动化执行引擎 . .

2. 规则配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.3 3. 创建数据源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 ShardingSphere‐Proxy 254 4.2.4 配置手册 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 数据源配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 v 权限配置 . . . . . . . . . . . . 290 7.19 如何在 inline 分表策略时，允许执行范围查询操作（BETWEEN AND、>、<、>=、<=）？ 290 7.20 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐ jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . .