MyBatis常见问题

关于mysql数据占用CPU高的问题,命令SHOW FULL COLUMNS FROM 今天为了给性能测试准备数据,信息管理提供了造数据的工具,跑起来之后,mysql的CPU直接用完,各种SQL由于执行时间都很长。 通过workbench监控,发现链接大量在执行SHOW FULL COLUMNS FROM命令。 一开始怀疑是因为使用了select * 造成的,修改代码以后,制定了每个列名,问题依旧。 后来根据JAVA进程的堆栈看到,这个命令可能是mysql的JDBC驱动 阅读详情

1、什么是Mybatis?

(1)Mybatis是一个半自动的ORM(对象关系映射)框架,它内部封装了JDBC,开发时只需要关注SQL语句本身,不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程。程序员直接编写原生态sql,可以严格控制sql执行性能,灵活度高。

(2)MyBatis 可以使用 XML 或注解来配置和映射原生信息,将 POJO映射成数据库中的记录,避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。

(3)通过xml 文件或注解的方式将要执行的各种 statement 配置起来,并通过java对象和 statement中sql的动态参数进行映射生成最终执行的sql语句,最后由mybatis框架执行sql并将结果映射为java对象并返回。(从执行sql到返回result的过程)。

2、Mybaits的优点:

(1)基于SQL语句编程,相当灵活,不会对应用程序或者数据库的现有设计造成任何影响,SQL写在XML里,实现了sql语句与java程序代码的解耦合,便于统一管理;提供XML标签,支持编写动态SQL语句,并可重用。

(2)与JDBC相比,减少了50%以上的代码量,消除了JDBC大量冗余的代码,不需要手动开关连接;

(3)很好的与各种数据库兼容(因为MyBatis使用JDBC来连接数据库,所以只要JDBC支持的数据库MyBatis都支持)。

(4)能够与Spring很好的集成;

(5)提供映射标签,支持对象与数据库的ORM字段关系映射;提供对象关系映射标签,支持对象关系组件维护。

3、MyBatis框架的缺点:

(1)SQL语句的编写工作量较大,尤其当字段多、关联表多时,对开发人员编写SQL语句的功底有一定要求。

(2)SQL语句依赖于数据库,导致数据库移植性差,不能随意更换数据库。

4、MyBatis框架适用场合:

(1)MyBatis专注于SQL本身,是一个足够灵活的DAO层解决方案。

(2)对性能的要求很高,或者需求变化较多的项目,如互联网项目,MyBatis将是不错的选择。

5、MyBatis与Hibernate有哪些不同?

(1)Mybatis和hibernate不同,它不完全是一个ORM框架,因为MyBatis需要程序员自己编写Sql语句。

(2)Mybatis直接编写原生态sql,可以严格控制sql执行性能,灵活度高,非常适合对关系数据模型要求不高的软件开发,因为这类软件需求变化频繁,一旦需求变化要求迅速输出成果。但是灵活的前提是mybatis无法做到数据库无关性,如果需要实现支持多种数据库的软件,则需要自定义多套sql映射文件,工作量大。 

(3)Hibernate对象/关系映射能力强,数据库无关性好,对于关系模型要求高的软件,如果用hibernate开发可以节省很多代码,提高效率。 

6、#{}和${}的区别是什么?

#{}是预编译处理,${}是字符串替换。

Mybatis在处理#{}时,会将sql中的#{}替换为?号,调用PreparedStatement的set方法来赋值;

Mybatis在处理${}时,就是把${}替换成变量的值。

使用#{}可以有效的防止SQL注入,提高系统安全性。

7、当实体类中的属性名和表中的字段名不一样 ,怎么办 ?

第1种: 通过在查询的sql语句中定义字段名的别名,让字段名的别名和实体类的属性名一致。

1     <select id=”selectorder” parametertype=”int” resultetype=”me.gacl.domain.order”>

2   select order_id id, order_no orderno ,order_price price form orders where order_id=#{id};

3     </select>

第2种: 通过<resultMap>来映射字段名和实体类属性名的一一对应的关系。

 

 1  <select id="getOrder" parameterType="int" resultMap="orderresultmap">

 2         select * from orders where order_id=#{id}

 3     </select>

 5    <resultMap type=”me.gacl.domain.order” id=”orderresultmap”>

 6         <!–用id属性来映射主键字段–>

 7         <id property=”id” column=”order_id”>

 8  

 9 <!–用result属性来映射非主键字段,property为实体类属性名,column为数据表中的属性–>

10         <result property = “orderno” column =”order_no”/>

11         <result property=”price” column=”order_price” />

12     </reslutMap>

 

8、 模糊查询like语句该怎么写?

第1种:在Java代码中添加sql通配符。

1     string wildcardname = “%smi%”;

2     list<name> names = mapper.selectlike(wildcardname);

3  

4     <select id=”selectlike”>

5      select * from foo where bar like #{value}

6     </select>

 

第2种:在sql语句中拼接通配符,会引起sql注入

1     string wildcardname = “smi”;

2     list<name> names = mapper.selectlike(wildcardname);

3  

4     <select id=”selectlike”>

5          select * from foo where bar like "%"#{value}"%"

6     </select>

 

9、通常一个Xml映射文件,都会写一个Dao接口与之对应,请问,这个Dao接口的工作原理是什么?Dao接口里的方法,参数不同时,方法能重载吗?

Dao接口即Mapper接口。接口的全限名,就是映射文件中的namespace的值;接口的方法名,就是映射文件中Mapper的Statement的id值;接口方法内的参数,就是传递给sql的参数。

Mapper接口是没有实现类的,当调用接口方法时,接口全限名+方法名拼接字符串作为key值,可唯一定位一个MapperStatement。在Mybatis中,每一个<select>、<insert>、<update>、<delete>标签,都会被解析为一个MapperStatement对象。

举例:com.mybatis3.mappers.StudentDao.findStudentById,可以唯一找到namespace为com.mybatis3.mappers.StudentDao下面 id 为 findStudentById 的 MapperStatement。

Mapper接口里的方法,是不能重载的,因为是使用全限名+方法名的保存和寻找策略。

Mapper 接口的工作原理是JDK动态代理,Mybatis运行时会使用JDK动态代理为Mapper接口生成代理对象proxy,代理对象会拦截接口方法,转而执行MapperStatement所代表的sql,然后将sql执行结果返回。

10、Mybatis是如何进行分页的?分页插件的原理是什么? Mybatis使用RowBounds对象进行分页,它是针对ResultSet结果集执行的内存分页,而非物理分页。可以在sql内直接书写带有物理分页的参数来完成物理分页功能,也可以使用分页插件来完成物理分页。

分页插件的基本原理是使用Mybatis提供的插件接口,实现自定义插件,在插件的拦截方法内拦截待执行的sql,然后重写sql,根据dialect方言,添加对应的物理分页语句和物理分页参数。

11、Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的?都有哪些映射形式?

第一种是使用<resultMap>标签,逐一定义数据库列名和对象属性名之间的映射关系。

第二种是使用sql列的别名功能,将列的别名书写为对象属性名。有了列名与属性名的映射关系后,Mybatis通过反射创建对象,同时使用反射给对象的属性逐一赋值并返回,那些找不到映射关系的属性,是无法完成赋值的。

12、如何执行批量插入?

首先,创建一个简单的insert语句:

1     <insert id=”insertname”>

2          insert into names (name) values (#{value})

3     </insert>

 然后在java代码中像下面这样执行批处理插入:

 

 1   list<string> names = new arraylist();

 2     names.add(“fred”);

 3     names.add(“barney”);

 4     names.add(“betty”);

 5     names.add(“wilma”);

 6  

 7     // 注意这里 executortype.batch

 8     sqlsession sqlsession = sqlsessionfactory.opensession(executortype.batch);

 9     try {

10      namemapper mapper = sqlsession.getmapper(namemapper.class);

11      for (string name : names) {

12          mapper.insertname(name);

13      }

14      sqlsession.commit();

15     }catch(Exception e){

16      e.printStackTrace();

17      sqlSession.rollback();

18      throw e;

19     }

20      finally {

21          sqlsession.close();

22     }

 

13、如何获取自动生成的(主)键值?

insert方法总是返回一个int值 ,这个值代表的是插入的行数。

如果采用自增长策略,自动生成的键值在 insert 方法执行完后可以被设置到传入的参数对象中。

示例:

1 <insert id=”insertname” usegeneratedkeys=”true” keyproperty=”id”>

2      insert into names (name) values (#{name})

3 </insert>

1     name name = new name();

2     name.setname(“fred”);

4     int rows = mapper.insertname(name);

5     // 完成后,id已经被设置到对象中

6     system.out.println(“rows inserted = ” + rows);

7     system.out.println(“generated key value = ” + name.getid());

14、在mapper中如何传递多个参数?

 1 (1)第一种:

 2 //DAO层的函数

 3 Public UserselectUser(String name,String area);  

 4 //对应的xml,#{0}代表接收的是dao层中的第一个参数,#{1}代表dao层中第二参数,更多参数一致往后加即可。

 5 <select id="selectUser"resultMap="BaseResultMap">  

 6     select *  fromuser_user_t   whereuser_name = #{0} anduser_area=#{1}  

 7 </select>  

 9 (2)第二种:使用@param 注解:

10 public interface usermapper {

11    user selectuser(@param(“username”) string username,@param(“hashedpassword”) string hashedpassword);

12 }

13 然后,就可以在xml像下面这样使用(推荐封装为一个map,作为单个参数传递给mapper):

14 <select id=”selectuser” resulttype=”user”>

15          select id, username, hashedpassword

16          from some_table

17          where username = #{username}

18          and hashedpassword = #{hashedpassword}

19 </select>

21 (3)第三种:多个参数封装成map

22 try{

23 //映射文件的命名空间.SQL片段的ID,就可以调用对应的映射文件中的SQL

24 //由于我们的参数超过了两个,而方法中只有一个Object参数收集,因此我们使用Map集合来装载我们的参数

25 Map<String, Object> map = new HashMap();

26      map.put("start", start);

27      map.put("end", end);

28      return sqlSession.selectList("StudentID.pagination", map);

29  }catch(Exception e){

30      e.printStackTrace();

31      sqlSession.rollback();

32     throw e; }

33 finally{

34  MybatisUtil.closeSqlSession();

35  }

 

15、Mybatis动态sql有什么用?执行原理?有哪些动态sql?

Mybatis动态sql可以在Xml映射文件内,以标签的形式编写动态sql,执行原理是根据表达式的值 完成逻辑判断并动态拼接sql的功能。

Mybatis提供了9种动态sql标签:trim | where | set | foreach | if | choose | when | otherwise | bind。

16、Xml映射文件中,除了常见的select|insert|updae|delete标签之外,还有哪些标签?

答:<resultMap>、<parameterMap>、<sql>、<include>、<selectKey>,加上动态sql的9个标签,其中<sql>为sql片段标签,通过<include>标签引入sql片段,<selectKey>为不支持自增的主键生成策略标签。

17、Mybatis的Xml映射文件中,不同的Xml映射文件,id是否可以重复?

不同的Xml映射文件,如果配置了namespace,那么id可以重复;如果没有配置namespace,那么id不能重复;

原因就是namespace+id是作为Map<String, MapperStatement>的key使用的,如果没有namespace,就剩下id,那么,id重复会导致数据互相覆盖。有了namespace,自然id就可以重复,namespace不同,namespace+id自然也就不同。

18、为什么说Mybatis是半自动ORM映射工具?它与全自动的区别在哪里?

Hibernate属于全自动ORM映射工具,使用Hibernate查询关联对象或者关联集合对象时,可以根据对象关系模型直接获取,所以它是全自动的。而Mybatis在查询关联对象或关联集合对象时,需要手动编写sql来完成,所以,称之为半自动ORM映射工具。

19、 一对一、一对多的关联查询 ? 

 1 <mapper namespace="com.lcb.mapping.userMapper">  

 2     <!--association  一对一关联查询 -->  

 3     <select id="getClass" parameterType="int" resultMap="ClassesResultMap">  

 4         select * from class c,teacher t where c.teacher_id=t.t_id and c.c_id=#{id}  

 5     </select>  

 6  

 7     <resultMap type="com.lcb.user.Classes" id="ClassesResultMap">  

 8         <!-- 实体类的字段名和数据表的字段名映射 -->  

 9         <id property="id" column="c_id"/>  

10         <result property="name" column="c_name"/>  

11         <association property="teacher" javaType="com.lcb.user.Teacher">  

12             <id property="id" column="t_id"/>  

13             <result property="name" column="t_name"/>  

14         </association>  

15     </resultMap>  

16  

17  

18     <!--collection  一对多关联查询 -->  

19     <select id="getClass2" parameterType="int" resultMap="ClassesResultMap2">  

20         select * from class c,teacher t,student s where c.teacher_id=t.t_id and c.c_id=s.class_id and c.c_id=#{id}  

21     </select>  

22  

23     <resultMap type="com.lcb.user.Classes" id="ClassesResultMap2">  

24         <id property="id" column="c_id"/>  

25         <result property="name" column="c_name"/>  

26         <association property="teacher" javaType="com.lcb.user.Teacher">  

27             <id property="id" column="t_id"/>  

28             <result property="name" column="t_name"/>  

29         </association>  

31         <collection property="student" ofType="com.lcb.user.Student">  

32             <id property="id" column="s_id"/>  

33             <result property="name" column="s_name"/>  

34         </collection>  

35     </resultMap>  

36 </mapper>

 20、MyBatis实现一对一有几种方式?具体怎么操作的?

有联合查询和嵌套查询,联合查询是几个表联合查询,只查询一次, 通过在resultMap里面配置association节点配置一对一的类就可以完成;

嵌套查询是先查一个表,根据这个表里面的结果的外键id,去再另外一个表里面查询数据,也是通过association配置,但另外一个表的查询通过select属性配置。

21、MyBatis实现一对多有几种方式,怎么操作的?

有联合查询和嵌套查询。联合查询是几个表联合查询,只查询一次,通过在resultMap里面的collection节点配置一对多的类就可以完成;嵌套查询是先查一个表,根据这个表里面的结果的外键id,再去另外一个表里面查询数据,也是通过配置collection,但另外一个表的查询通过select节点配置。

22、Mybatis是否支持延迟加载?如果支持,它的实现原理是什么?

答:Mybatis仅支持association关联对象和collection关联集合对象的延迟加载,association指的就是一对一,collection指的就是一对多查询。在Mybatis配置文件中,可以配置是否启用延迟加载lazyLoadingEnabled=true|false。

它的原理是,使用CGLIB创建目标对象的代理对象,当调用目标方法时,进入拦截器方法,比如调用a.getB().getName(),拦截器invoke()方法发现a.getB()是null值,那么就会单独发送事先保存好的查询关联B对象的sql,把B查询上来,然后调用a.setB(b),于是a的对象b属性就有值了,接着完成a.getB().getName()方法的调用。这就是延迟加载的基本原理。

当然了,不光是Mybatis,几乎所有的(持久层框架)包括Hibernate,支持延迟加载的原理都是一样的。

 23、Mybatis的一级、二级缓存:

1)一级缓存: 基于 PerpetualCache 的 HashMap 本地缓存,其存储作用域为 Session,当 Session flush 或 close 之后,该 Session 中的所有Cache 就将清空,默认打开一级缓存。

2)二级缓存与一级缓存其机制相同,默认也是采用PerpetualCache,HashMap 存储,不同在于其存储作用域为 Mapper(Namespace),并且可自定义存储源,如 Ehcache。默认不打开二级缓存,要开启二级缓存,使用二级缓存属性类需要实现Serializable序列化接口(可用来保存对象的状态),可在它的映射文件中配置<cache/> ;

3)对于缓存数据更新机制,当某一个作用域(一级缓存 Session/二级缓存Namespaces)的进行了C/U/D 操作后,默认该作用域下所有 select 中的缓存将被 clear。

24、什么是MyBatis的接口绑定?有哪些实现方式?

接口绑定,就是在MyBatis中任意定义接口,然后把接口里面的方法和SQL语句绑定, 我们直接调用接口方法就可以,这样比起原来了SqlSession提供的方法我们可以有更加灵活的选择和设置。

接口绑定有两种实现方式,一种是通过注解绑定,就是在接口的方法上面加上 @Select、@Update等注解,里面包含Sql语句来绑定;另外一种就是通过xml里面写SQL来绑定, 在这种情况下,要指定xml映射文件里面的namespace必须为接口的全路径名。当Sql语句比较简单时候,用注解绑定, 当SQL语句比较复杂时候,用xml绑定,一般用xml绑定的比较多。

25、使用MyBatis的mapper接口调用时有哪些要求?

①  Mapper接口方法名和mapper.xml中定义的每个sql的id相同;
②  Mapper接口方法的输入参数类型和mapper.xml中定义的每个sql 的parameterType的类型相同;
③  Mapper接口方法的输出参数类型和mapper.xml中定义的每个sql的resultType的类型相同;
④  Mapper.xml文件中的namespace即是mapper接口的类路径。

26、Mapper编写有哪几种方式?

第一种:接口实现类继承SqlSessionDaoSupport:使用此种方法需要编写mapper接口,mapper接口实现类、mapper.xml文件。
(1)在sqlMapConfig.xml中配置mapper.xml的位置
<mappers>
    <mapper resource="mapper.xml文件的地址" />
    <mapper resource="mapper.xml文件的地址" />
</mappers>
(2)定义mapper接口
(3)实现类集成SqlSessionDaoSupport
mapper方法中可以this.getSqlSession()进行数据增删改查。
(4)spring 配置
<bean id=" " class="mapper接口的实现">
    <property name="sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory"></property>
</bean>

 
第二种:使用org.mybatis.spring.mapper.MapperFactoryBean:
(1)在sqlMapConfig.xml中配置mapper.xml的位置,如果mapper.xml和mappre接口的名称相同且在同一个目录,这里可以不用配置
<mappers>
    <mapper resource="mapper.xml文件的地址" />
    <mapper resource="mapper.xml文件的地址" />
</mappers>
(2)定义mapper接口:
①mapper.xml中的namespace为mapper接口的地址
②mapper接口中的方法名和mapper.xml中的定义的statement的id保持一致
③Spring中定义
<bean id="" class="org.mybatis.spring.mapper.MapperFactoryBean">
    <property name="mapperInterface"   value="mapper接口地址" /> 
    <property name="sqlSessionFactory" ref="sqlSessionFactory" /> 
</bean>


第三种:使用mapper扫描器:
(1)mapper.xml文件编写:
mapper.xml中的namespace为mapper接口的地址;
mapper接口中的方法名和mapper.xml中的定义的statement的id保持一致;
如果将mapper.xml和mapper接口的名称保持一致则不用在sqlMapConfig.xml中进行配置。 
(2)定义mapper接口:
注意mapper.xml的文件名和mapper的接口名称保持一致,且放在同一个目录
(3)配置mapper扫描器:
<bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
    <property name="basePackage" value="mapper接口包地址"></property>
    <property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory"/> 
</bean>
(4)使用扫描器后从spring容器中获取mapper的实现对象。

Java 开发中 MyBatis 的常见问题及解决方案 本文的目的是全面总结 Java 开发中使用 MyBatis 时可能遇到的各类问题,并提供切实可行的解决方案。范围涵盖了从 MyBatis 配置、SQL 映射、参数处理到事务管理等多个方面的常见问题。本文首先介绍 MyBatis 的核心概念与联系,让读者对 MyBatis 有一个清晰的整体认识。接着详细阐述核心算法原理和具体操作步骤,通过 Python 源代码辅助理解。然后讲解相关的数学模型和公式,并举例说明。在项目实战部分,会给出代码实际案例并进行详细解释。 阅读详情

相关推荐

科研党必看!Zotero+Claude3插件实战:如何用AI高效阅读文献(附详细配置步骤)

本文详细介绍了如何通过Zotero与Claude3插件的深度整合,实现科研文献的高效阅读与管理。从环境配置到核心功能实战,包括智能摘要生成、精准学术翻译和论文写作辅助等,帮助科研人员大幅提升工作效率。特别适合需要处理大量文献的研究者使用。

o0p1q2r3的博客 430

mysql 读取comment_Mysql 获取表的comment 字段操作

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~-- 查看获取表内字段注释:show full columns from tablename;-- 或是show full fields from tablename;-- 或是,在元数据的表里面看Select COLUMN_NAME 列名, DATA_TYPE 字段类型, COLUMN_COMMENT 字段注释from INFORMATION_SCHEMA...

weixin_42108948的博客 1519

达梦数据库JDBC连接池断开自动重连设置

一、场景 在网络状况不是非常良好,经常会出现暂时性的拥塞或者断开的情况,而且当我们重启数据库时也会发生类似的情况。所以需要配置中间件的连接池来实现连接测试以及自动重连,通过重新配置连接池,成功解决了这个问题。下面会给出一份数据源配置参数详单和一份推荐的数据源配置项。 二、连接池配置参数 1. initialSize:连接池启动时创建的初始化连接数量 2. maxActive:连接池中可同时连接的最大的连接数 3. maxIdle:连接池中最大的空闲的连接数,超过的空闲连接将被释放,如果设置为负

lilv1989的博客 7235

Mybatis + mysql获取元数据时出现问题以及解决

Mybatis + mysql获取元数据时出现问题以及解决

jianxuan的专栏 1046

Innovus每日精要 | 用setScanReorderMode优化扫描链,效率翻倍!

在数字后端物理设计的世界里,扫描链优化就像修路一样,既要保证数据流的顺畅,又要尽量减少绕路和资源浪费。它的主要任务是优化扫描链的连接方式,确保数据能快速、安全地流动。无论是多电压域设计、分区设计,还是复杂的逻辑门,它都能帮你搞定。后,你会发现它不仅能帮你节省时间,还能让你的设计更优雅、更高效。下次遇到扫描链问题时,不妨试试这些技巧,说不定你的设计效率会翻倍!,它能帮你搞定扫描链优化的那些事儿,让你的设计更高效、更优雅。接下来,我们看看这个命令的几个关键选项,以及它们的实际用途。扫描链优化看似枯燥,但掌握。

weixin_50820814的博客 1442

金蝶ERP元数据解析:字段属性与表结构映射实战

本文深入解析金蝶ERP元数据的核心价值与应用实践,详细介绍了字段属性与表结构映射的关键技术。通过缓存获取与工具类直连两种方案对比,结合实际案例展示元数据在数据库校验、动态表单生成等场景的应用,帮助开发者高效解决二次开发中的常见问题。

weixin_33738555的博客 433

MyBatis框架学习过程中所遇到的问题

在刚开始学习MyBatis的过程中,于我而言,第一个较为头疼的问题就是:难理解。对MyBatis有了一定的了解后,在学习过程中,避免不了的就是会出现各种异常,但由于不够仔细,或者配置映射文件时配置少了,多了、忘了。同时,也需要注意,我们添加的数据中是没有主键值的,我们需要检查该表的主键是否设置了自动增长类型,这样才能保证数据和主键的正常添加。通过日志文件的显示,我们可以知道,配置没有问题,通过错误的类型和提示,我们很快就能发现是因为马虎sql语句里出现了错误,在异常的提示里,已经告诉了我们那里错了。...

weixin_53233753的博客 797

Infinite-Canvas:一站式AI绘画工作流平台部署与实战指南

在 AI 绘画和内容创作领域,你是否经常遇到这样的困扰:灵感来了,却要在多个工具间来回切换——找素材、写提示词、调整参数、批量生成,整个过程繁琐且低效。创作一个系列作品时,管理不同版本的图片和提示词更是让人头疼。如果你渴望一个能整合所有流程,实现从素材管理、提示词工程到批量出图一站式完成的工作台,那么今天介绍的 Infinite-Canvas 正是为你量身打造的解决方案。 Infinite-Canvas 是一个开源的本地网页应用,它将 AI 绘画的完整工作流集成在一个界面中。无论你是想快速生成单张图片,还是

weixin_28707535的博客 337

基于MyBatis框架所遇到的常见问题及其解决方法

一、MyBatis是什么? 1.1、概述 Mybatis是一个优秀的开源、轻量级持久层框架,它对JDBC操作数据库的过程进行封装,简化了加载驱动、创建连接、创建 statement 等繁杂的过程,使开发者只需要关注sql本身。 我们原来使用JDBC操作数据库,需要手动的写代码去注册驱动、获取connection、获取statement等等,现在Mybaits帮助我们把这些事情做了,我们只需要关注我们的业务sql即可,这样可以提高我们的开发效率。 MyBatis属于半自动的ORM框

weixin_49187233的博客 2180

人民网留言数据爬取

起因是要做一个LDA主题分析的实践案例,需要数据来源,人民网的留言数据特别的适合,想着能不能用人民网留言数据来做一个LDA,种种原因还是放弃了,但是第一次弯弯绕绕地通过爬虫拿到了数据,还是想记录一下。值得说明的是,这篇博客写于2025年11月9日,其中的加密逻辑可能会随着时间而变动。

Phoenix1st的博客 1021

WPS文档编辑时空行问题解决方案

本文详细介绍了如何解决WPS文档编辑时空行的问题,从问题描述与分析、解决方案详解到操作示例与注意事项等多个方面进行了全面阐述。通过本文的介绍和指导,用户可以快速定位问题根源并采取有效措施进行解决,从而提升文档编辑效率和美观性。未来,随着WPS软件的不断升级和优化,相信会有更多便捷高效的功能被添加到软件中。同时,用户也需要不断学习和探索新的操作技巧和方法,以适应不断变化的办公需求。希望本文能够为广大WPS用户提供有益的参考和帮助,共同推动办公效率的提升和发展。

mmoo_python的博客 1243

mybatis常见问题

是 Spring 框架提供的一个用于简化 JDBC 操作的类。与传统的不同,支持使用带有命名参数的 SQL 语句,这使得代码更加清晰和易于维护多数据源切换1.SpringBoot实现多数据源切换的多种方法 | JavaXing - Blog2.使用mybatis-plus注解@DS()来指定具体数据源。

qq_45101876的博客 413

Trae的付费之路还挺艰难,茫茫多的人想付付不了(附解决办法)

不得不说,Trae国际版这个付费其实整的挺复杂的,但没办法,毕竟有政策限制,付费成功后,你就是尊贵的Pro用户啦,使用Claude 4不排队还是挺爽的,而且600次其实不算少了,有一个小技巧,简单的问题就把模型切到Gemini-2.5-flag,因为使用这个模型是没有次数限制的。其次付费的时候有个ZIP Code,这东西也是个迷之存在,有的地区节点需要填,有的不需要,如果你选到了不需要填的节点,那很好,付费就行了,如果需要填,可以填一个51800试试。

cpp加油站的专栏 5877

转载《Mybatis常见问题总结》

出处:https://blog.youkuaiyun.com/a745233700/article/details/80977133

ZzZzZzZ 144

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

MyBatis面试常见问题

MyBatis的执行流程如下:读取MyBatis配置文件。构造会话工厂。会话工厂创建SqlSession对象。操作数据库的接口,Executor执行器。Executor执行方法中的参数。输入参数映射。输出结果映射。

m0_74197695的博客 596

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

MyBatis常见问题解答

MyBatis是一个持久层框架,它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码以及设置参数和获取结果集的工作。MyBatis可以通过简单的XML或注解来配置和映射原始类型、接口和Java POJO,为数据库中的记录。 1.Mybatis默认是手动提交事务的,JDBC默认是自动提交事务的。 @Test public void testInsert() throws Exception { SqlSession s...

qq_57494486的博客 891

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

MyBatis使用过程常见问题解决

MyBatis是一款流行的持久层框架,在使用过程中有许多需要注意的地方,同时也会遇到一些常见问题。

weixin_45379279的博客 550

MyBatis Guice 项目常见问题解决方案

MyBatis Guice 项目常见问题解决方案 1. 项目基础介绍和主要编程语言 MyBatis Guice 是一个开源项目,它提供了MyBatis和Google Guice的集成。MyBatis 是一个优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。Google Guice 是一个轻量级的依赖注入框架,用于帮助Java应用实现控制反转(IoC)。MyBatis Guice 模块使...

gitblog_00535的博客 721

mybatis的常见问题

mybatis的常见问题

cuisongliu的专栏 1708

MyBatis-Plus 常见问题与优化

在使用 MyBatis-Plus 时,常见的性能问题包括查询效率低下、大数据量操作时性能下降、分页查询问题等。通过合理使用 MyBatis-Plus 的分页插件、批量处理、索引优化、缓存技术等手段,可以显著提升系统的性能。

Flying_Fish_roe的博客 1988

mybatis 常见问题

目录 mybatis和ORM mybatis分页功能 #{} 和 ${}区别 接口绑定的几种方式 mybatis里的动态SQL语句,用的ognl语法 Like 模糊查询 通常一个mapper.XML对应一个DAO接口,DAO是否可以重载? 映射文件中A标签引用B标签,如果B标签在A的后面定义,可以吗? 不同映射文件中的id是否可以重复? MyBatis可以映射到枚举类 ...

AmbroseLe 1639

SpringBoot-MyBatis 项目常见问题解决方案

SpringBoot-MyBatis 项目常见问题解决方案 该项目是基于Spring Boot框架,集成了MyBatis持久层框架的Java项目。它主要使用Java作为编程语言,通过Spring Boot提供的自动配置特性简化了开发过程,同时利用MyBatis实现数据库操作。 1. 项目基础介绍 Spring Boot 是一个开源的、基于Spring的微服务开发框架,它旨在简化Spring应用的初...

gitblog_00568的博客 792

Mybatis Lite 常见问题解决方案

Mybatis Lite 常见问题解决方案 Mybatis Lite 是一个开源的 Mybatis 辅助插件,旨在通过智能提示和代码生成等功能简化 Mybatis 的开发流程。该项目主要使用的编程语言是 Java。 新手在使用 Mybatis Lite 时需要注意的三个问题及解决步骤 问题一:如何安装 Mybatis Lite 插件? 问题描述: 新手用户不知道如何在 IntelliJ IDEA ...

gitblog_00211的博客 1017

MyBatis Flying 插件项目常见问题解决方案

MyBatis Flying 插件项目常见问题解决方案 MyBatis Flying 是一个针对 MyBatis 的插件组合,旨在通过提供一系列增强功能来提高 MyBatis 的开发效率。该项目主要使用 Java 编程语言。 1. 项目基础介绍 MyBatis Flying 插件组合通过简化 SQL 语句的编写,以及提供注解来进一步简化数据操作,极大地提高了 MyBatis 的开发速度。它允许开发...

gitblog_00751的博客 385

MyBatis的常见问题与解决方案

1.背景介绍 MyBatis是一款优秀的Java持久化框架,它可以简化数据库操作,提高开发效率。然而,在实际开发中,我们可能会遇到一些常见的问题。本文将介绍MyBatis的常见问题及其解决方案,希望对您有所帮助。 1.1 MyBatis的基本概念 MyBatis是一个基于Java和XML的持久化框架,它可以简化数据库操作,提高开发效率。MyBatis的核心功能包括: SQL映射:将XML...

AI天才研究院 962

《small-mybatis》项目常见问题解决方案

《small-mybatis》项目常见问题解决方案 1. 项目基础介绍 《small-mybatis》项目是一个开源的学习项目,目的是通过手写 Mybatis 框架来帮助开发者深入理解 Mybatis 的内部机制和工作原理。该项目从 Mybatis 的解析、绑定、反射、缓存等功能入手,逐步深入到回话和事务操作,以及与 Spring 框架的整合。主要使用的编程语言是 Java。 2. 新手常见问题及...

gitblog_00895的博客 645
上一篇: 利用pageHelper分页
下一篇: Redis如何持久化
塔夫先生
博客等级 码龄8年 11粉丝 63原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值