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最新推荐文章于 2024-12-23 16:50:28 发布

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1、定义SQL标签

insert、update、delete、select

2、控制输出标签

where、set、trim

3、控制动态SQL拼接

foreach、if、choose

4、定义常量

sql

5、配置java对象属性与查询结果中列名对应关系

resultMap

6、传入参数类型

parameterType

7、配置关联关系标签

collection、association

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MyBatis 中动态 SQL 标签

YiHanXii的博客

01-14

2048

在 MyBatis 中，动态 SQL 是构建灵活且高效的 SQL 语句的重要工具。通过使用动态 SQL 标签，开发者可以根据不同的条件动态生成 SQL 语句的各个部分，从而避免手动拼接字符串带来的复杂性和潜在的错误。

mybatis的各个标签详解

计算机源码之家的博客

11-05

2140

本文参考mybatis官方文档，做出大致解析 mybatis的git地址：https://github.com/mybatis/mybatis-3 官方文档url：https://mybatis.org/mybatis-3/ mybatis框架是什么？有什么优点？ mybaties==》也叫Ibaties 它是一个开源，持久化，轻量级的框架 JDBC – SQL夹在Ja...

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mybatis自定义分页标签

06-06

利用自定义jstl标签，实现mybatis分页查询

MyBatis标签基本用法

pbyang_love的博客

05-26

540

1、choose标签用法实现if....else的逻辑就要用<choose> <when> </when> <otherwise> </othorwise </choose>2、where标签用法<select id ="select" resultType=""&amp

mybatis标签详解，一篇就够了

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MyBatis动态Sql之if标签的用法详解 MyBatis动态Sql之if标签是MyBatis框架中的一种动态Sql语言，用于在查询语句中根据条件生成不同的Sql语句。if标签是MyBatis动态Sql语言中的一种常用标签，用于根据条件执行不同的...

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7. **日志**：在项目开发中，日志记录是非常重要的，`log4j-1.2.16.jar`标签表明项目中可能使用了Log4j作为日志框架，用于记录MyBatis的执行过程和错误信息。 8. **依赖库**：`ojdbc6.jar`是Oracle数据库的JDBC驱动...

MyBatis全部标签与解释说明

唐_方的博客

05-30

3045

前言主要介绍的是Mybatis中mapper里面的标签说明定义SQL语句 select标签，insert标签，update标签，delete标签配置Java对象属性与查询结果集中列名对应关系 resultMap标签控制动态SQL拼接 if标签，foreach标签，choose标签 where标签，set标签，trim标签配置关联关系 association标签，collection标签定义变量 sql标签，include标签

Mybatis各标签对的作用简单整理

gotofind的博客

01-03

1819

select id="dynamicChooseTest" parameterType="Blog" resultType="Blog"> select * from t_blog where 11 = 1 choose> when test="title != null"> and title = #{title}

基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）

最新发布

12-03

内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。

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