mybatis关联ResultMap

tsfknn 预测R语言中的时间序列 rolling参数应该设置为FALSE,这使得最后的18个观测值成为测试集,其余的作为训练集;如果我们将rolling参数设置为默认值TRUE,那么测试集就不会是一个恒定的向量。lag 滞后参数表示时间序列数据的滞后值。在这个例子中,由于我们的时间序列数据是月度的,我们将参数设置为1:12。作为药品福利计划的一部分,澳大利亚健康保险委员会记录的属于ATC代码A10的产品的每月政府支出(百万美元)。我们将使用tsfknn包,它可以用来预测R语言中的时间序列。格式:ts类别的月度时间序列。 阅读详情

Part1:

1:创建数据库

create table users(
    user_id int primary key auto_increment,
    user_name varchar(20) not null,
    user_age int not null
);
insert into users(user_id,user_name,user_age) values(null,'张三',20),(null,'李四',18);

实体准备

2:ResultMapper简单映射

<mapper namespace="com.biem.mapper.StuMapper">
    <select id="findStuById" parameterType="int" resultType="Stu">
        select * from users where uid = #{uid}
    </select>

    <resultMap id="StuMap" type="Stu">
        <id property="id" column="uid"/>
        <result property="name" column="uname"/>
        <result property="age" column="uage"/>
    </resultMap>
</mapper>

测试语句:

@Test
    public void testfindStuById(){
        SqlSession session = MybatisUtil.openSession();
        StuMapper mapper =session.getMapper(StuMapper.class);

        Stu stu = mapper.findStuById(1);
        System.out.println("stu = " + stu);
        session.close();
    }

执行结果:

 

part 2:

        demo1方案1:别名设置:

<select id="StuMap" resultType="Stu">
        select
            user_id as "id",
            user_name as "name",
            user_age as "age"
        from tbl_user
        where user_id=#{id}
    </select>

        

        demo方案2:显式配置 ResultMap 

<resultMap id="StuMap" type="Stu">
        <id property="id" column="user_id"/>
        <result property="name" column="user_name"/>
        <result property="age" column="user_age"/>
    </resultMap>
    <select id="StuMap" resultMap="StuResultMap">
        select
            user_id, user_name, user_age
        from users
        where user_id=#{id}
    </select>

台区同期线损智能诊断与闭环治理体系及工程化实践 高损台区:同期线损率>预设阈值(通常为8%,可根据区域、台区类型调整);负损台区:同期线损率<0,即供电量小于售电量,多由档案、计量、拓扑错误导致;波动损台区:月度线损率波动幅度>预设阈值(通常为5%),且无合理原因;持续异常台区:连续2个及以上周期线损率不达标,且未完成有效整改。台区同期线损智能诊断与闭环治理体系,以电力大数据为基础、智能诊断模型为核心、标准化流程为保障,彻底解决了传统线损治理“异常发现慢、定位难、整改乱、无闭环”的痛点,实现了线损治理从“人工经验驱动”向“数据智能驱动”的根本性转型。 阅读详情

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舒安生
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