Mybatis(二)之全局配置文件

TI IWR6843AOP雷达+DCA1000EVM数据采集:官方手册里的坑,我帮你踩完了 本文详细解析了TI IWR6843AOP雷达与DCA1000EVM数据采集实战中的12个关键细节,包括硬件连接陷阱、mmWave Studio隐藏设置、数据采集参数优化等,帮助开发者避开官方手册未提及的常见问题,提升数据采集效率和系统稳定性。 阅读详情

全局配置文件内容和顺序如下(标签顺序不能乱)

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration
PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">

<configuration>

    <!-- 加载java的配置文件或者声明属性信息 -->
    <properties resource="db.properties">
        <property name="db.username" value="root" />
        <property name="db.password" value="root" />
    </properties>

    <!-- 全局参数设置 -->
    <settings>
        <setting name="" value=""/>
    </settings>

    <!-- 类型别名 -->
    <typeAliases>
        <!-- 单个别名定义 -->  
        <!-- <typeAlias type="com.zyj.mybatis.po.User" alias="user"/> -->  

        <!-- 批量别名定义(推荐) -->  
        <!-- package:指定包名称来为该包下的po类声明别名,默认的别名就是类名(首字母大小写都可) -->  
        <package name="com.zyj.mybatis.po" />  
    </typeAliases>

    <!-- 类型处理器,一般不需要使用 -->
    <typeHandlers></typeHandlers>

    <!-- 对象工厂,与spring整合后,交由spring管理,不需要使用 -->
    <objectFactory type=""></objectFactory>

    <!-- 插件,常用的有分页插件 -->
    <plugins></plugins>

    <!-- 配置mybatis的环境信息,与spring整合时,该信息由spring来管理 -->
    <environments default="development">
        <environment id="development">
            <!-- 配置JDBC事务控制,由mybatis进行管理 -->
            <transactionManager type="JDBC"></transactionManager>
            <!-- 配置数据源,采用mybatis连接池 -->
            <dataSource type="POOLED">
                <property name="driver" value="${db.driver}" />
                <property name="url" value="${db.url}" />
                <property name="username" value="${db.username}" />
                <property name="password" value="${db.password}" />
            </dataSource>
        </environment>
    </environments>

    <!-- 加载映射文件 -->
    <mappers>
        <mapper resource="mapper/UserMapper.xml" />
        <!-- 批量加载映射文件 -->
        <package name="com.zyj.mybatis.mapper" />
    </mappers>

</configuration>

setting标签参数

Setting(设置)Description(描述)Valid Values(验证值组)Default(默认值)
cacheEnabled全局地开启或关闭配置文件中的所有映射器已经配置的任何缓存。true / falseFALSE
lazyLoadingEnabled延迟加载的全局开关。当开启时,所有关联对象都会延迟加载。 特定关联关系中可通过设置fetchType属性来覆盖该项的开关状态。true / falseFALSE
aggressiveLazyLoading当开启时,任何方法的调用都会加载该对象的所有属性。否则,每个属性会按需加载(参考lazyLoadTriggerMethods).true / falsefalse (true in ≤3.4.1)
multipleResultSetsEnabled是否允许单一语句返回多结果集(需要兼容驱动)。true / falseTRUE
useColumnLabel使用列标签,而不是列名。在这方面,不同的驱动有不同的行为。参考驱动文档或测试两种方法来决定你的驱动程序的行为如何。true / falseTRUE
useGeneratedKeys允许JDBC支持生成的密钥。兼容的驱动程序是必需的。此设置强制生成的键被使用,如果设置为true,一些驱动会不兼容性,但仍然可以工作。true / falseFALSE
autoMappingBehavior指定MyBatis的应如何自动映射列到字段/属性。NONE自动映射。 PARTIAL只会自动映射结果没有嵌套结果映射定义里面。 FULL会自动映射的结果映射任何复杂的(包含嵌套或其他)。NONE, PARTIAL, FULLPARTIAL
defaultExecutorType配置默认执行人。SIMPLE执行人确实没有什么特别的。 REUSE执行器重用准备好的语句。 BATCH执行器重用语句和批处理更新。SIMPLE, REUSE, BATCHSIMPLE
defaultStatementTimeout设置驱动程序等待一个数据库响应的秒数。Any, positive, integerNot Set (null)
safeRowBoundsEnabled允许使用嵌套的语句RowBounds。true / falseFALSE
mapUnderscoreToCamelCase从经典的数据库列名A_COLUMN启用自动映射到骆驼标识的经典的Java属性名aColumn。true / falseFALSE
localCacheScopeMyBatis的使用本地缓存,以防止循环引用,并加快反复嵌套查询。默认情况下(SESSION)会话期间执行的所有查询缓存。如果localCacheScope=STATMENT本地会话将被用于语句的执行,只是没有将数据共享之间的两个不同的调用相同的SqlSession。SESSION / STATEMENTSESSION
dbcTypeForNull指定为空值时,没有特定的JDBC类型的参数的JDBC类型。有些驱动需要指定列的JDBC类型,但其他像NULL,VARCHAR或OTHER的工作与通用值。JdbcType enumeration. Most common are: NULL, VARCHAR and OTHEROTHER
lazyLoadTriggerMethods指定触发延迟加载的对象的方法。A method name list separated by commasequals,clone,hashCode,toString
defaultScriptingLanguage指定所使用的语言默认为动态SQL生成。A type alias or fully qualified class name.org.apache.ibatis.scripting.xmltags.XMLDynamicLanguageDriver
callSettersOnNulls指定如果setter方法​​或地图的put方法时,将调用检索到的值是null。它是有用的,当你依靠Map.keySet()或null初始化。注意原语(如整型,布尔等)不会被设置为null。true / falseFALSE
logPrefix指定的前缀字串,MyBatis将会增加记录器的名称。任何字符串Not set
logImpl指定MyBatis的日志实现使用。如果此设置是不存在的记录的实施将自动查找。SLF4J / LOG4J / LOG4J2 / JDK_LOGGING / COMMONS_LOGGING / STDOUT_LOGGING / NO_LOGGINGNot set
proxyFactory指定代理工具,MyBatis将会使用创建懒加载能力的对象。CGLIB / JAVASSIST

typeAliases

1.mybatis支持的别名

别名映射的类型
_bytebyte
_longlong
_shortshort
_intint
_integerint
_doubledouble
_floatfloat
_booleanboolean
stringString
byteByte
longLong
shortShort
intInteger
integerInteger
doubleDouble
floatFloat
booleanBoolean
dateDate
decimalBigDecimal
bigdecimalBigDecimal

2.自定义别名

<!-- 类型别名 -->
<typeAliases>
    <!-- 单个别名定义 -->  
    <!-- <typeAlias type="com.zyj.mybatis.po.User" alias="user"/> -->  

    <!-- 批量别名定义(推荐) -->  
    <!-- package:指定包名称来为该包下的po类声明别名,默认的别名就是类名(首字母大小写都可) -->  
    <package name="com.zyj.mybatis.po" />  
</typeAliases>

mappers

1.使用相对于类路径的资源

<mapper resource="sqlmap/User.xml" />

2.使用完全限定路径

<mapper url="file:///D:\workspace\mybatis_01\config\sqlmap\User.xml" />

3.使用mapper接口的全限定名

<mapper class="cn.zyj.mybatis.mapper.UserMapper"/>
注意:此种方法要求mapper接口和mapper映射文件要名称相同,且放到同一个目录下;

4.注册指定包下的所有映射文件(推荐)

<package name="cn.zyj.mybatis.mapper"/>
注意:此种方法要求mapper接口和mapper映射文件要名称相同,且放到同一个目录下;
达梦数据库修改最大连接数 达梦数据库的最大连接数推荐配置与服务器内存有关。不应设置得过大,否则容易导致出现OOM。文件中整型的参数值。DSC环境下,除了特殊参数以外,其他参数值会在OK节点上同步。返回值:当前DM.INI文件中对应的参数值。功能说明:返回DM.INI文件中。:DM.INI文件中的参数名。 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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Mybatis学习(二)————— 全局配置文件详解

一、全部配置内容       SqlMapConfig.xml的配置内容和顺序如下,顺序不能乱。现在来对这些属性的意思一一进行讲解。              二、properties      作用:引用java属性文件中的配置信息,比如,加载连接数据库的各种属性的配置文件。                                     db.properties ...

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章 鱼
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