【Spring Boot笔记】注解

java springboot中@OneToMany、@ManyToOne以及@ManyToMany讲解 阅读详情

实体:

先来看一段代码:

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonBackReference;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonPropertyOrder;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonTypeId;
import org.springframework.format.annotation.DateTimeFormat;

import javax.management.relation.Role;
import java.util.Date;

@Entity
@Table(name="user")
public class User implements java.io.Serializable{
    @Id
    @GeneratedValue(strategy=GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;    //实体的唯一标识
    private String name;
    @DateTimeFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    private Date createdate;

    @ManytoOne
    @JoinColumn(name="did")
    @JsonBackReference
    private Department department;

    @ManytoMany(cascade={},fetch=FetchType.EAGER)
    @JoinTable(name="user_role",
    joinColumns={@JoinColumn(name="user_id")},
    inverseJoinColumns={@JoinColumn(name="roles_id")})
    private List<Role> roles;

    public User(){}

    ......
}

这段代码注册了一个用户实体。注解功能如下:

注解功能
@Entity实体类标注
@Table(name=“user”)关联的数据库表名为"user"
@Id主键,定义一条记录的唯一标识
@GeneratedValue自增长策略,设置为自动生成
@ManytoOne一个部门可以有多个用户
@ManytoMany一个用户可以有多个角色
@DateTimeFormat格式化日期类型数据



控制器Controller

来看一段控制器的代码:

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

@Controller
public class HelloController {
    @ResponseBody
    @RequestMapping("/hello")
    public String Hello(){
        return "Hello World";
    }

    @ResponseBody
    @RequestMapping({"/","/index.html"})
    public String MainPage(){
        return "this is the main page";
    }
}

这段控制器代码的功能是处理请求映射地址"/"、"/index.html"和"/hello"。
当在浏览器中输入localhost:8080/或者localhost:8080/index.html时会在页面显示"this is the main page";
当在浏览器中输入localhost:8080/hello时会在页面显示"Hello World"。

注解功能
@Controller表明该类是一个控制器
@RequestMapping(“url”)
@RequestMapping({“url1”,“url2”})
可以作用在类上或者方法上,表明下方的类/方法是个映射器,
当浏览器输入地址为"url"时,会使用该映射器来进行处理
@ResponseBody作用在方法上,
表示方法返回的结果直接写入 HTTP response body 中
在上面这段代码里表示将字符串直接呈现在页面上


    @PostMapping(value = "/user/login")    // 映射一个post请求
    // @RequestMapping(value = "/user/login", method = RequestMethod.POST)
    public String login(@RequestParam("username") String username,
                        @RequestParam("password") String password,
                        Map<String, Object> map, HttpSession session) {
        if (!StringUtils.isEmpty(username) && "123456".equals(password)) {
            session.setAttribute("loginUser", username);
            return "redirect:/main.html";
        } else {
            map.put("msg", "用户名密码错误");
            return "login";
        }
    }
注解功能
@PostMapping相当于@RequestMapping(method = RequestMethod.POST)
用于处理post请求
@RequestParam()表示post过来的参数中一定要有括号内的值,否则就报错



 @GetMapping("/emp/{id}")
    public String toEditPage(@PathVariable("id") Integer id,Model model){
        Employee employee=employeeDao.get(id);
        model.addAttribute("emp",employee);
        // 修改和添加使用同一个html文件
        return "emp/add";
    }

这个控制器的功能是编辑员工的信息。
不同的员工有不同的id编号,因此会有不同的url地址。
@PathVariable 就可以将url地址中的这个具体的{id}提取出来,赋值给Integer id中的那个id。

Spring Boot学习笔记(九)@Controller 注解的简单使用 需要一点Ajax或者Axios可以更好的理解此篇文章 我们创建了Spring boot 的web项目之后,就需要用@Controller, 直接上代码: 一、示例代码,快速上手 @Controller public class HelloWorldController { // 请求的映射地址 @RequestMapping("/helloWorld") // @ResponseBody注释 会将 返回的东西会直接放入body中 @ResponseBody public 阅读详情

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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AXIMI
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