在linux中使用java编程和SQL查询 将2020-08-30这天的每个国家的确诊数和所有国家平均确诊数比较结果(“高/低/相同”),存入MySQL数据库countrycmp表,然后根据确诊总数降序、国家名拼音字母升序查询出前5条。countrycmp表结构如下: | 字段 | 类型 | 中文含义 | 备注 | | ----------- | ------ | ---------- | ---- | | id | int | 存储主键 |

时间: 2023-08-18 12:25:58 浏览: 39
好的,我理解了你的问题。首先,在Linux中使用Java编程和SQL查询需要先安装Java和MySQL数据库,并且需要连接到数据库。接着,我们可以使用Java的JDBC API来执行SQL查询并将结果存入MySQL数据库中的countrycmp表。以下是一个简单的Java程序示例,可以实现你的要求: ```java import java.sql.*; public class CountryCmp { public static void main(String[] args) { String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"; String user = "username"; String pass = "password"; try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, pass); Statement stmt = conn.createStatement()) { // 查询指定日期的每个国家的确诊数和所有国家平均确诊数 String sql = "SELECT country, confirmed, (SELECT AVG(confirmed) FROM covid19 WHERE date='2020-08-30') AS avg_confirmed FROM covid19 WHERE date='2020-08-30'"; ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql); // 将结果与平均确诊数比较,存入countrycmp表 PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO countrycmp (country, result) VALUES (?, ?)"); while (rs.next()) { String country = rs.getString("country"); int confirmed = rs.getInt("confirmed"); double avg_confirmed = rs.getDouble("avg_confirmed"); String result = (confirmed > avg_confirmed) ? "高" : ((confirmed < avg_confirmed) ? "低" : "相同"); pstmt.setString(1, country); pstmt.setString(2, result); pstmt.executeUpdate(); } // 查询前5条结果 sql = "SELECT country, confirmed FROM covid19 WHERE date='2020-08-30' ORDER BY confirmed DESC, country ASC LIMIT 5"; rs = stmt.executeQuery(sql); while (rs.next()) { String country = rs.getString("country"); int confirmed = rs.getInt("confirmed"); System.out.printf("%s: %d%n", country, confirmed); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 上面的示例代码中,我们假设MySQL数据库的连接地址为`jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase`,用户名为`username`,密码为`password`。我们首先执行一个SELECT语句获取指定日期(2020-08-30)的每个国家的确诊数和所有国家平均确诊数,然后再通过一个循环将结果与平均确诊数比较,并将比较结果存入countrycmp表中。查询前5条结果的SELECT语句也很简单,只需要按确诊总数降序、国家名拼音字母升序排序,并限制结果数量为5即可。 当然,上面的示例代码仅供参考,实际应用中还需要根据具体情况进行修改和优化。

相关推荐

zip
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

最新推荐

recommend-type

在SQL查询中使用LIKE来代替IN查询的方法

在SQL查询中根据已知ID的集合来查询结果我们通常会用到IN,直接在IN后面给出ID的集合或是在IN后面跟一个子查询。
recommend-type

使用SQL语句查询MySQL,SQLServer,Oracle所有数据库名和表名,字段名

本文例出了使用SQL语句查询MySQL,SQLServer,Oracle所有数据库名和表名的SQL语句,有需要的可以参考下
recommend-type

在Java的Hibernate框架中使用SQL语句的简单介绍

主要介绍了在Java的Hibernate框架中使用SQL语句的方法,Hibernate是Java的SSH三大web开发框架之一,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Java的MyBatis框架中实现多表连接查询和查询结果分页

主要介绍了Java的MyBatis框架中实现多表连接查询和查询结果分页,借助MyBatis框架中带有的动态SQL查询功能可以比普通SQL查询做到更多,需要的朋友可以参考下
recommend-type

查询所有数据库-一个数据库中所有表和表的所有字段

查询所有数据库-一个数据库中所有表和表的所有字段,查询所有数据库-一个数据库中所有表和表的所有字段
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。