资源对接
当前话题为您枚举了最新的资源对接。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Ecology系统短信接口对接指南
Ecology系统短信接口对接指南
本指南提供Ecology系统通用短信接口的实现方法及使用说明,已通过测试,可放心参考。
接口实现步骤:
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使用说明:
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Oracle
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2024-05-27
Eclipse 对接 SQL Server 2008 数据库指南
Eclipse 连接 SQL Server 2008 数据库步骤:
驱动准备: 下载 SQL Server JDBC 驱动程序并将其添加到 Eclipse 项目中。
项目配置: 在 Eclipse 项目中创建一个新的数据源连接。
连接信息填写: 在数据源配置中,选择 SQL Server 驱动程序,并提供数据库连接信息,包括主机名、端口号、数据库名称、用户名和密码。
测试连接: 保存配置信息后,测试连接以确保配置正确。
开始使用: 连接成功后,即可在 Eclipse 中使用 Java 代码操作 SQL Server 2008 数据库。
SQLServer
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2024-05-23
Eclipse 对接 SQL Server 2008 数据库指南
Eclipse 对接 SQL Server 2008 数据库指南
步骤一:准备工作
确保已经安装 Eclipse IDE 和 SQL Server 2008。
下载并安装 Microsoft JDBC Driver for SQL Server。
步骤二:配置 Eclipse
打开 Eclipse IDE,点击“窗口”>“显示视图”>“其他”。
在弹出的窗口中选择“数据源资源管理器”,点击“确定”。
在“数据源资源管理器”视图中,右键点击空白处,选择“新建”>“其他”。
选择“连接配置文件”>“数据库连接”,点击“下一步”。
选择“Microsoft SQL Server”,点击“下一步”。
点击“新建驱动程序定义”。
选择“Microsoft SQL Server”驱动程序,点击“编辑”。
点击“添加 JAR”,选择之前下载的 JDBC 驱动 JAR 文件,点击“确定”。
在“驱动程序定义”窗口中点击“确定”,然后在“新建连接配置文件”窗口中点击“测试连接”。
如果连接成功,点击“完成”。
步骤三:使用数据库连接
在“数据源资源管理器”视图中,展开数据库连接节点。
浏览数据库对象,例如表、视图和存储过程。
可以使用 SQL 编辑器编写和执行 SQL 查询。
SQLServer
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2024-05-25
全球国家和地区代码MySQL已与国内区域对接
本内容包含240个国家和48289条世界地区的代码,以及46462个中国省市区和镇区的详细信息,非常值得收藏!每5分钟更新一次。
MySQL
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2024-08-10
Redis 资源
服务端: redis-4.0.10.tar客户端: redis-desktop-manager-0.8.8.384
Redis
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2024-05-12
Repcached 资源
下载 Repcached 源码 tar.gz 文件,用于配置 Memcached 集群和单点恢复。
Memcached
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2024-05-13
资源分享
请谨慎使用实验资源,共享请标明来源。
SQLServer
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2024-05-15
SQLite 资源
SQLite 引擎与工具
sqlitestudio-3.3.2.zip: 图形化 SQLite 数据库管理工具。
sqlite-tools-win32-x86-3350000.zip: 用于管理 SQLite 数据库的命令行工具集。
SQLite
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2024-05-16
Flume 资源
获取 Flume 安装包及详细安装指导,助您快速搭建数据采集管道。
Hadoop
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2024-05-23
CG法MATLAB代码-CV资源简历资源
CG法MATLAB代码CV资源通用库/General Library OpenCV无需多言。RAVL Recognition And Vision Library.线程安全。强大的IO机制。包含AAM。CImg很酷的一个图像处理包。整个库只有一个头文件。包含一个基于PDE的光流算法。图像,视频IO/Image, Video IO FreeImage DevIL ImageMagick FFMPEG VideoInput portVideo AR相关/Augmented Reality ARToolKit基于Marker的AR库ARToolKitPlus ARToolKit的增强版。实现了更好的姿态估计算法。PTAM实时的跟踪、SLAM、AR库。无需Marker,模板,内置传感器等。BazAR基于特征点检测和识别的AR库。局部不变特征/Local Invariant Feature VLFeat目前最好的Sift开源实现。同时包含了KD-tree,KD-Forest,BoW实现。Ferns基于Naive Bayesian Bundle的特
Matlab
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2024-08-10