PageHelper开源的mybatis分页插件

奈曼-皮尔逊准则 奈曼-皮尔逊准则 如果各个假设的先验概率P(Hi)(i=0,1)P(H_i)(i=0,1)P(Hi​)(i=0,1)已知,并且每种判决的代价函数已知,这时,可以用贝叶斯准则进行判决。 如果进一步假设正确判决不付出的代价,而错误判决代价相同,即c00=c11=0,c01=c10=1c_{00}=c_{11}=0,c_{01}=c_{10}=1c00​=c11​=0,c01​=c10​=1,这时可以用最小平均错误概率准则进行判决。 在不知道先验概率P(Hi)(i=0,1)P(H_i)(i=0,1)P(Hi​)( 阅读详情

使用步骤

导入依赖

    <dependency>
        <groupId>com.github.pagehelper</groupId>
        <artifactId>pagehelper</artifactId>
        <version>5.1.2</version>
    </dependency>

配置mybaties的xml

<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
    <property name="dataSource" ref="dataSource" />
    <!-- 传入PageHelper的插件 -->
    <property name="plugins">
        <array>
            <!-- 传入插件的对象 -->
            <bean class="com.github.pagehelper.PageInterceptor">
                <property name="properties">
                    <props>
                        <prop key="helperDialect">oracle</prop>
                        <prop key="reasonable">true</prop>
                    </props>
                </property>
            </bean>
        </array>
    </property>
</bean>
  1. helperDialect :分页插件会自动检测当前的数据库链接,自动选择合适的分页方式。 你可以配置 helperDialect 属性来指定分页插件使用哪种方言。配置时,可以使用下面的缩写值: oracle , mysql , mariadb , sqlite ,
    hsqldb , postgresql , db2 , sqlserver , informix , h2 , sqlserver2012
    , derby 特别注意:使用 SqlServer2012 数据库时,需要手动指定为 sqlserver2012 ,否则会使用
    SqlServer2005 的 方式进行分页。 你也可以实现 AbstractHelperDialect
    ,然后配置该属性为实现类的全限定名称即可使用自定义的实现方 法。
  2. offsetAsPageNum :默认值为 false ,该参数对使用 RowBounds 作为分页参数时有效。 当该参数设置为 true 时,会将 RowBounds 中的 offset 参数当成 pageNum 使用,可以用页码和页面大小两个参数进行分 页。
  3. rowBoundsWithCount :默认值为 false ,该参数对使用 RowBounds 作为分页参数时有效。 当该参数设置 为 true 时,使用 RowBounds 分页会进行 count 查询。
  4. pageSizeZero :默认值为 false ,当该参数设置为 true 时,如果 pageSize=0 或者 RowBounds.limit = 0 就会查询出全部的结果(相当于没有执行分页查询,但是返回结果仍然是 Page 类型)。
  5. reasonable :分页合理化参数,默认值为 false 。当该参数设置为 true 时, pageNum<=0 时会查询第一 页, pageNum>pages (超过总数时),会查询最后一页。默认 false 时,直接根据参数进行查询。
  6. params :为了支持 startPage(Object params) 方法,增加了该参数来配置参数映射,用于从对象中根据属 性名取值, 可以配置 pageNum,pageSize,count,pageSizeZero,reasonable ,不配置映射的用默认值,
    默认 值为
    pageNum=pageNum;pageSize=pageSize;count=countSql;reasonable=reasonable;pageSizeZero=pageSizeZero。
  7. supportMethodsArguments :支持通过 Mapper 接口参数来传递分页参数,默认值 false ,分页插件会从查 询方法的参数值中,自动根据上面 params 配置的字段中取值,查找到合适的值时就会自动分页。 使用方法 可以参考测试代码中的
    com.github.pagehelper.test.basic 包下的 ArgumentsMapTest 和
    ArgumentsObjTest 。
  8. autoRuntimeDialect :默认值为 false 。设置为 true 时,允许在运行时根据多数据源自动识别对应方言 的分页 (不支持自动选择 sqlserver2012 ,只能使用 sqlserver ),用法和注意事项参考下面的场景五。
  9. closeConn :默认值为 true 。当使用运行时动态数据源或没有设置 helperDialect 属性自动获取数据库类 型时,会自动获取一个数据库连接, 通过该属性来设置是否关闭获取的这个连接,默认 true 关闭,设置为 false
    后,不会关闭获取的连接,这个参数的设置要根据自己选择的数据源来决定。

service层用法

  @Service
    public class OrdersServiceImpl implements IOrdersService {
        @Autowired
        IOrdersDao ordersDao;
        public List<Orders> findAll(int page,int size) {
        	//在查询之前使用
            PageHelper.startPage(page, size);
            return ordersDao.findAll();
        }
    }

前端需传入的参数

 public ModelAndView findAll(@RequestParam(name = "page",required = true,defaultValue = "1")int page,@RequestParam(name = "size",required = true,defaultValue = "4") int size){
        ModelAndView mv=new ModelAndView();
        List<Orders> ordersList = ordersService.findAll(page,size);
        PageInfo pageInfo=new PageInfo(ordersList);
        mv.addObject("pageInfo",pageInfo);
        mv.setViewName("orders-list");
        return mv;
    }
openwrt 固件定制详解:各类默认参数修改及应用添加 本文以friendlywrt22-rk3568发行版为例, 介绍如**何定制**一款**openwrt固件**,定制特性包括网络参数、登陆密码、开机界面(banner)、代理arp、opkg源、hostname、应用默认配置参数修改、增加任意文件(不限于应用程序及其库)等, 最后给出了一个完整的实操实例。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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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