java连接postgresql返回datasource x

时间: 2023-09-26 08:15:15 浏览: 42
好的,以下是使用 Java 连接 PostgreSQL 数据库并返回 `DataSource` 对象的示例代码: ```java import org.postgresql.ds.PGSimpleDataSource; import javax.sql.DataSource; public class PostgresDataSource { private static final String SERVER_NAME = "localhost"; private static final int PORT_NUMBER = 5432; private static final String DATABASE_NAME = "yourdatabase"; private static final String USER_NAME = "yourusername"; private static final String PASSWORD = "yourpassword"; public static DataSource getDataSource() { PGSimpleDataSource dataSource = new PGSimpleDataSource(); dataSource.setServerName(SERVER_NAME); dataSource.setPortNumber(PORT_NUMBER); dataSource.setDatabaseName(DATABASE_NAME); dataSource.setUser(USER_NAME); dataSource.setPassword(PASSWORD); return dataSource; } } ``` 其中,`SERVER_NAME`、`PORT_NUMBER`、`DATABASE_NAME`、`USER_NAME`和`PASSWORD`需要替换成你自己的 PostgreSQL 服务器地址、端口号、数据库名称、用户名和密码。这段代码会返回一个 `DataSource` 对象,你可以用它来获取 `Connection` 对象,然后执行 SQL 查询和更新。在使用完 `Connection` 对象后,记得关闭它以释放资源,例如: ```java DataSource dataSource = PostgresDataSource.getDataSource(); Connection conn = null; try { conn = dataSource.getConnection(); // 执行 SQL 查询和更新 } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (conn != null) { try { conn.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } ```

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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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