海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（'蛤蜊', '珊瑚', '螃蟹', '海豚', '鳗鱼', '水母', '龙虾', '海蛞蝓', '章鱼', '水獭', '企鹅', '河豚', '魔鬼鱼', '海胆', '海马', '海豹', '鲨鱼', '虾', '鱿鱼', '海星', '海龟', '鲸鱼'）数据集进行训练，得到一个识别精度较高的模型文件，然后使用Django开发一个Web网页平台操作界面，实现用户上传一张海洋生物图片识别其名称。

`startPage1`方法用于处理分页和排序逻辑。根据`exportFlag`判断是否进行分页，设置排序字段为`a.id asc`，并可调整为GBK编码的部门名称排序。`PageHelper`用于启动分页查询，若`exportFlag`为"1"则不分页导出。之后调用`indexPoolMapper`进行分页查询，将结果转换并填充到`PageResult`对象中。

ClickHouse使用ODBC集成表引擎通过`clickhouse-odbc-bridge`安全连接外部数据库，支持Nullable类型。创建ODBC表引擎的SQL示例：`CREATE TABLE ... ENGINE = ODBC(connection_settings, db, table)`. 用户需配置`odbc.ini`，如在Ubuntu+MySQL上，为`clickhouse`用户授予权限。查询示例展示如何从MySQL检索数据到ClickHouse。查阅更多详情：[ClickHouse经典中文文档分享](https://zhangfeidezhu.com/?p=468)。

ClickHouse通过JDBC桥接器`clickhouse-jdbc-bridge`连接到外部数据库，支持Nullable类型。使用`CREATE TABLE`语句配置JDBC引擎，如`ENGINE = JDBC(datasource_uri, db, table)`。示例展示了如何与MySQL交互，创建本地表并从远程MySQL表中查询和插入数据。此外，ClickHouse还支持JDBC表函数，允许临时查询远程表。相关系列文章在指定链接中提供。