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我也要
Mybatis报错：
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.VARCHAR2
原因是mapper.xml的配置文件的数据类型错误。
不支持VARCHAR2类型，需换成VARCHAR类型。
jdbcType和javaType的数据类型对应关系参考：https://blog.youkuaiyun.com/gaokao2011/article/details/88728197
FPGA实战：手把手教你实现VESA DSC编码（附Verilog代码解析）
本文详细介绍了如何使用FPGA实现VESA DSC编码器，包括核心架构设计、Verilog代码实现与优化技巧。通过流水线设计、色彩空间转换和预测编码等关键技术，帮助开发者掌握工业级DSC编码器的开发流程，并提供实用的调试与性能优化方法。
IDEA启动项目报错：IllegalArgumentException ：No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.varchar
启动项目报错：Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.varchar 如图所示： 1、红色框里面是报错原因，黄色框是报错的地方，找的报错地方后，如图： 2、 看不出有什么问题，但是报错信息是JdbcType.varchar的问题，于是我把varchar 换成大写VARCHAR，重新启动项目，结果启动成功 3、关于resultMap中的属性 .
【推荐算法】召回模型总结
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java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.VARCHER
错误提示： 1. ERROR FrameworkServlet.initServletBean - Context initialization failed com.hex.goframe.exception.GFRuntimeException: failed to build SqlSessionFactory! 2. Caused by: org.spring...
手把手教你编写I2C读写EEPROM代码（驱动层实现）
从底层寄存器配置到时序控制，详解如何编写可移植的I2C读写EEPROM代码，覆盖起始信号、地址帧、数据收发及ACK应答等关键环节，确保在STM32、ESP32等主流平台稳定运行，真正落地i2c读写eeprom代码需求。
M2DGR数据集在主流SLAM框架中的实战配置指南：从ORB-SLAM到FAST-LIO的完整流程
本文提供了M2DGR多传感器数据集在主流SLAM框架中的实战配置指南。详细介绍了从ORB-SLAM、VINS-Mono等视觉/视觉惯性框架，到A-LOAM、FAST-LIO等激光/激光惯性框架的完整配置流程、参数调整要点及常见问题解决方案。通过实际测试对比，分析了各算法在M2DGR数据集上的表现，为机器人定位与建图研究提供了宝贵的实战经验。
解决No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.varchar
这个错误的原因是MyBatis在解析你的sql语句时，无法找到"varchar"这个JdbcType。JdbcType是MyBatis用来表示Java类型和JDBC类型之间的映射关系的枚举类型。它的一些常见的值包括VARCHAR、INTEGER、NULL等。在问题中，试图将"varchar"作为JdbcType的值，但是这不是正确的。正确的做法应该是使用JdbcType枚举类型中已经存在的值来表示数据库字段的类型。对于VARCHAR类型的字段，应该使用JdbcType的VARCHAR值。
西门子S7-1200 PLC控制步进电机实战：从I/O分配到梯形图，手把手教你实现正反转与调速
本文详细介绍了如何使用西门子S7-1200 PLC控制步进电机，从硬件接线到梯形图编程，实现正反转与三档调速功能。通过I/O分配、脉冲生成逻辑和方向控制等核心步骤，帮助工程师快速掌握PLC控制步进电机的关键技术，提升工业自动化项目的实施效率。
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.int
数据库中一个字段为int类型,实体类中为INTEGER类型,用的mybatis的自动生成工具, 之所以会报这个错是因为生成的实体类中字段属性已经改成INTEGERl了, 但是对应的xml文件中还是int类型,并且JdbcType的值要求大写, 即<result column="is_delete" jdbcType="INTEGER" property="isDelete" />...
PostgreSQL的学习心得和知识总结（八十二）|深入理解PostgreSQL数据库SQL语句的词法解析和语法解析流程
postgresql 词法解析语法解析流程
Flask基础项目：从零到一搭建用户管理系统
本文介绍了一个基于Flask的用户管理系统，具有完整的增删改查功能。系统采用SQLAlchemy ORM进行数据库操作，自动处理SQL注入并首次运行时创建表结构。主要特点包括：实时统计用户总数和平均年龄、智能即时搜索、前后端双重数据验证、邮箱唯一性检查、流畅动画效果和响应式设计。后端使用Flask框架实现RESTful API，前端采用现代化UI设计，支持异步操作不阻塞界面。系统安装简单，只需创建数据库并安装依赖即可运行，适合作为基础用户管理系统的参考实现。
Cause: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.Date
异常日志： Cause: org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error resolving JdbcType. Cause: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.Date 异常原因： 1.PO、xml、数据库，三者间关系映射不正确 PO的字段类型为java.util.Date； xml的jdbcType=“DATE
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）
主成分分析1.主成分分析1.1 降维（Dimensionality Reduction）1.2 均值（Mean）1.3 方差（Variance）1.4 协方差（Covariance）1.5 协方差矩阵（Covariance Matrix）1.6 线性变换（Linear Transformation）1.7 主成分分析（PCA）1.8 PCA和SVD的关系 1.主成分分析 关于PCA的介绍：用最直观的方式告诉你：什么是主成分分析PCA 笔记来源：Principal Component Analysis (PC
解决No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType报错
mapper文件中的jdbcType的值不是mybatis中所支持的jdbcType类型
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
解决No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.XXX
MyBatis支持的jdbcType类型有以下几种： BIT、 FLOAT、CHAR、TIMESTAMP、OTHER、 UNDEFINED、TINYINT、REAL、VARCHAR、 BINARY、BLOB、 NVARCHAR、SMALLINT、 DOUBLE、LONGVARCHAR、VARBINARY、 CLOB、NCHAR、INTEGER、NUMERIC、 DATE、LONGVARBINARY、BOOLEAN 、 NCLOB、BIGINT、DECIMAL、TIME、NULL、CURSOR 如果报以下
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
SpringBoot配置mysql8.0以上版本的一些坑
当安装了Mysql8.0以上版本，搭建SpringBoot环境时启动项目时会遇到以下错误： （1）第一个坑 Caused by javax.net.ssl.SSLHandshakeException:java.security.cert.certificateException 解决办法 pom.xml中的mysql驱动包依赖修改为 <dependency> <gr...
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
解决 mybatis：Cause: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant com.xxxEnum
内置枚举转换器首先在MyBatis有两个内置枚举转换器 EnumTypeHandler 和 EnumOrdinalTypeHandler// mybatis 中默认的枚举转换器，是获取枚举中的 name 属性。// mybatis 中默认的枚举转换器，是获取枚举中的 name 属性。// mybatis 中默认的枚举转换器，是获取枚举中的 name 属性。// mybatis 中默认的枚举转换器，是获取枚举中的 name 属性。// mybatis 中默认的枚举转换器，是获取枚举中的 name 属性。
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.INT
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.INT 实体类 类型为Integer，但是配置xml使用了INT导致。 修改为：jdbcType=INTEGER
IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.xxxx
Error resolving JdbcType. Cause: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.xxxx 报错因为mapper的xml文件写的有问题，我的问题是出在resultMap中jdbcType值写错了； 应该写全大写BOOLEAN，由于不小心粘贴实际写成了Boolean，导致报错。 报错提示会提出出是什么类型出错即可准确定位。 如 No enum constan
java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant springfox.documentation.service.ParameterType.Q
java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant springfox.documentation.service.ParameterType.QUERY 项目使用springBoot整合swagger时启动报错： java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant springfox.documentation.service.ParameterType.REQUEST at java.lang.
java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.NUMBER
Mybatis中jdbcType整形应该为NUMERIC，并没有所谓的oracle中的整形NUMBER 也就是把XML里面用的 NUMBER改为NUMERIC，然...
升级mysql-connector 5到8遇到的问题
以下是升级mysql-connector 从5.1.46到8.0.11时遇到的问题： 1、Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommend 解决办法：在mysql连接字符串url中加入ssl=true或者false即可，如下： url=jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/xxx?characterEncoding=utf...
Cause: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.NUMBER
<resultMap id="BaseResultMap" type="com.creditease.cf.basedata.pojo.FeeItemsPO"> <id column="ID" jdbcType="BIGINT" property="id" /> <result column="FEE_ITEMS_CODE
Mybatis报错 No enum constant XX的解决办法
问题描述： SpringBoot + Mybatis项目中使用mybatis获取数据转换成实体类时，当实体类中存在枚举类型的属性（数据库中以数字格式存放），报错如下： Cause: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constantXXXXXX 转换的实体类如下： @Data public class vo1 { private int id; private String conf; private String schem
【Mybatis】No enum constant org.apache.ibatis.type.JdbcType.LONG
【问题】 晚上上线，代码更新后，生产环境出问题，订单无法提交。报错如下： nested exception is org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error resolving JdbcType. Cause: java.lang.IllegalArgumentException: No enum constant org.apache.ib...
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