Oracle写一个部门表dept2(数据至少15条)的分页存储过程,并使用java代码调用输出在jsp页面上。

时间: 2024-02-11 11:06:24 浏览: 20
好的,以下是一个示例的Oracle分页存储过程: ``` CREATE OR REPLACE PROCEDURE p_get_dept2_page( i_page_num IN NUMBER, i_page_size IN NUMBER, o_dept2_list OUT SYS_REFCURSOR ) IS v_start_pos NUMBER; v_end_pos NUMBER; BEGIN v_start_pos := (i_page_num - 1) * i_page_size + 1; v_end_pos := i_page_num * i_page_size; OPEN o_dept2_list FOR SELECT * FROM ( SELECT deptno, dname, loc, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY deptno) AS row_num FROM dept2 ) WHERE row_num >= v_start_pos AND row_num <= v_end_pos; END; ``` 该存储过程接受三个参数: - i_page_num:当前页数 - i_page_size:每页记录数 - o_dept2_list:输出参数,为游标类型,用于返回查询结果集 该存储过程的主要逻辑如下: - 根据传入的i_page_num和i_page_size计算出需要查询的记录的起始位置和终止位置。 - 使用SELECT语句查询符合条件的记录,并且根据计算出的起始位置和终止位置进行分页。 - 将查询结果集返回给调用者。 以下是Java代码调用该存储过程并将结果集输出在JSP页面上的一个示例: ``` <%@ page import="java.sql.*" %> <% Connection conn = null; CallableStatement cstmt = null; ResultSet rs = null; try { // 连接数据库 Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver"); conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl", "username", "password"); // 调用存储过程 cstmt = conn.prepareCall("{CALL p_get_dept2_page(?, ?, ?)}"); cstmt.setInt(1, 2); // 第2页 cstmt.setInt(2, 5); // 每页5条记录 cstmt.registerOutParameter(3, OracleTypes.CURSOR); // 输出参数 cstmt.execute(); rs = (ResultSet) cstmt.getObject(3); // 输出结果集 out.println("<table border=\"1\">"); out.println("<tr><th>DeptNo</th><th>DName</th><th>Loc</th></tr>"); while (rs.next()) { out.println("<tr>"); out.println("<td>" + rs.getInt("deptno") + "</td>"); out.println("<td>" + rs.getString("dname") + "</td>"); out.println("<td>" + rs.getString("loc") + "</td>"); out.println("</tr>"); } out.println("</table>"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { try { if (rs != null) rs.close(); } catch (Exception e) {} try { if (cstmt != null) cstmt.close(); } catch (Exception e) {} try { if (conn != null) conn.close(); } catch (Exception e) {} } %> ``` 该示例代码使用JDBC连接Oracle数据库,并调用存储过程p_get_dept2_page进行分页查询。查询结果集使用游标类型返回,并使用ResultSet对象进行遍历输出。需要注意的是,示例代码中的数据库连接、用户名和密码需要根据实际情况进行修改。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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