mybatis insert数据返回自动生成的32位uuid主键

本文介绍在MyBatis中使用UUID作为唯一标识符的方法。通过在XML映射文件中嵌套使用selectKey标签,可以在插入记录前生成并设置UUID为主键。

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       mybatis保存数据之前都要有一个唯一的主键id,如果主键不是自增长的数据列,如何自动生成主键id呢?UUID就是一个生成随机32位的工具,如果用java代码生成uuid,则相当于sql语句与java代码参杂在一起,显得有点不整洁;如何从java分离sql语句,将sql和java代码解耦,并且将自动生成uuid返回到java代码呢?java代码可以生成uuid,mysql当然也有uuid;具体实现方式如下:

 

<insert id="addUser" parameterType="User">
   <selectKey keyProperty="id" resultType="String" order="BEFORE">
      select REPLACE(UUID(),"-","")
   </selectKey>
       INSERT INTO user VALUES (#{id},#{name},#{age},#{delete},#{enable},#{address})
</insert>

    insert内嵌一层selectKey标签,其中keyProperty值为model的主键,model的主键对应的就是数据库表的主键;resultType为返回的数据类型,因为是32为的uuid,所以返回的是string的类型;order表示生成主键的查询语句是在数据保存到数据库之前执行还是保存数据之后执行,这里我们是要将32位的uuid的设为保存数据的主键,所以自然是保存数据之前执行查询uuid的语句,所以为BEFORE;主键生成之后,selectKey按上面的格式配置好之后,我们的入参的数据的id就有值了,并且就是插入数据库的主键,外围通过入参的对象就是可以取到主键id,代码如下:

 

User user= mapper.map(dto,User.class);
int result = userDao.getSqlSession().insert("addUser",user);
String userId= user.getId();

   

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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