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在现代的软件开发中，数据持久化是一个非常重要的部分。而在Java领域，MyBatis是一个广泛使用的持久化框架，它提供了强大的SQL映射能力和灵活的查询方式。而Spring Boot是一个用于快速开发Java应用程序的框架，它提供了很多便利的功能和集成点。本文将介绍如何在Spring Boot项目中整合MyBatis-Plus，并重点讨论MyBatis最拿得出手的功能之一——动态SQL。
动态SQL是指在运行时根据条件动态生成SQL语句的能力。MyBatis通过提供一些特殊的标签和方法来支持动态SQL，这使得我们可以根据不同的情况生成不同的SQL语句，避免了硬编码和大量的if-else语句。而MyBatis-Plus是在MyBatis基础上进行了增强的框架，提供了更加便捷的CRUD操作和更强大的查询能力。
首先，我们需要在Spring在Spring Boot项目中引入MyBatis-Plus和相关的依赖。在项目的pom.xml文件中添加如下依赖：
<dependencies>
<!-- Spring Boot Starter -->
MyBatis实现动态SQL赋能技术更新
物理射线检测
Spring Boot 整合 MyBatis Plus：快速构建高效持久层
摘要： MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具，通过简化CRUD操作显著提升Java后端开发效率。文章详细介绍了Spring Boot整合MyBatis-Plus的步骤：1）引入依赖配置数据源；2）使用注解简化实体类与Mapper接口（继承BaseMapper即可获得基础CRUD能力）；3）演示Service层调用示例。核心优势包括无侵入集成、自动生成代码、内置分页/乐观锁等功能，有效减少冗余代码，尤其适合单表操作频繁的场景。通过5分钟快速配置，开发者可专注业务逻辑而非重复的持久层编写。
Spring Boot 3 整合 Mybatis-Plus 实现数据权限控制
Spring Boot 3 整合 Mybatis-Plus 实现数据权限控制。基于 JDK 17、Spring Boot 3、Spring Security 6、JWT、Redis、Mybatis-Plus、Knife4j等构建后端，基于Vue 3、Element-Plus 、TypeScript等构建前端的分离单体权限管理系统。🚀 开发框架: 使用 Spring Boot 3 和 Vue 3，以及 Element-Plus 等主流技术栈，实时更新。
【Spring Boot】整合Mybatis与Mybatis-plus
介绍Spring Boot如何整合Mybatis和Mybatis-plus
Spring Boot3整合MyBatis-Plus实战避坑指南
ORM框架是Java企业级开发中数据持久层的核心技术，MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具，通过简化CRUD操作和提供条件构造器等特性大幅提升开发效率。在微服务架构下，Spring Boot3作为新一代框架，与MyBatis-Plus的整合需要特别注意版本兼容性和配置规范。本文基于实际项目经验，详细解析Spring Boot3环境下MyBatis-Plus的依赖管理、分页插件配置、事务管理等核心功能的实现方式，并针对常见的Mapper扫描失败、乐观锁失效等典型问题提供解决方案，帮助开发者规避
Spring Boot整合MyBatis-Plus实现高效CRUD开发
ORM框架是Java开发中处理数据库操作的核心组件，MyBatis作为主流选择以其灵活性著称。MyBatis-Plus在MyBatis基础上进行了增强，通过自动化CRUD操作和条件构造器等功能，显著提升开发效率。结合Spring Boot的自动化配置特性，开发者可以快速构建高性能数据访问层。这种组合特别适合需要快速迭代的业务系统，能减少60%以上的样板代码。在实际工程中，MyBatis-Plus的条件构造器和分页插件等特性，为处理用户管理、订单系统等常见业务场景提供了标准化解决方案。
MyBatis核心原理与Spring Boot集成实战：从SQL映射到动态SQL
在Java后端开发中，数据持久化是构建稳定应用的核心基础。从基础的JDBC到全自动ORM框架，技术演进始终围绕如何平衡开发效率与执行控制力。MyBatis作为一款半自动的持久层框架，其核心原理在于将SQL控制权交还开发者，同时通过智能的结果集映射消除JDBC的模板代码。这一设计带来了显著的技术价值：开发者可以编写和优化原生SQL，充分利用数据库特性，并借助动态SQL能力安全、灵活地构建复杂查询条件。在互联网、金融等对数据库性能有严苛要求的应用场景中，这种“SQL-Mapping”模式成为事实标准。本文通过S
Spring Boot整合MyBatis实战与性能优化指南
在Java企业级开发中，ORM框架是实现数据持久化的核心技术，MyBatis以其灵活的SQL控制能力成为主流选择。通过预编译语句和动态SQL生成机制，MyBatis能有效防止SQL注入同时保持高性能。与Spring Boot整合后，利用自动配置特性可以快速搭建数据访问层，特别适合需要精细控制SQL的电商、金融等高并发场景。实战中通过HikariCP连接池优化、二级缓存集成Redis等技巧，系统吞吐量可提升30%以上。本文详解从基础配置到MyBatis-Plus扩展的全套解决方案，包含动态SQL编写、批量操作
Spring Boot整合MyBatis：高效Java持久层开发实践
在Java企业级开发中，持久层技术是连接应用与数据库的关键组件。MyBatis作为半自动化的ORM框架，通过灵活的SQL映射机制，既保留了原生SQL的执行效率，又提供了对象关系映射的便利性。结合Spring Boot的自动配置特性，开发者可以快速构建高性能的数据访问层。这种组合特别适合需要精细控制SQL又追求开发效率的场景，如电商系统、金融交易平台等对数据库操作有严苛要求的领域。通过mybatis-spring-boot-starter实现开箱即用的集成，配合HikariCP连接池和动态SQL能力，能有效提
【数据库系列】Spring Boot 中整合 MyBatis-Plus详细步骤
在 Spring Boot 中整合 MyBatis-Plus 可以按照以下步骤进行：
Spring Boot入门(12)：从零开始！轻松掌握Spring Boot整合MyBatis-Plus的最佳实践！
一文吃透SpringBoot整合mybatis-plus及实战演练，赶紧来学！
Spring Boot整合MyBatis-Plus快速开发实战
MyBatis-Plus 是在 MyBatis 基础上封装的增强框架，旨在简化数据库操作、提升开发效率。它不仅保留了 MyBatis 的灵活性，还通过自动化手段减少了重复性代码的编写。Spring Boot项目遵循标准的Maven项目结构，具有清晰的分层目录，便于模块化开发与维护。典型的Spring Boot项目结构如下：src/├── main/│ │└── test/└── java/：Spring Boot项目的主类，包含main()方法，用于启动应用。
AI Agent技能评测框架SkillsBench：从黑盒评估到白盒技能拆解
在人工智能领域，模型评估是衡量技术进展的核心环节。传统评测基准如GLUE、MMLU主要关注模型的通用认知能力，但实际工程应用中，AI Agent需要的是在复杂场景中协调多种能力的“职业技能”。SkillsBench创新性地将Agent能力进行原子化拆解，定义了理解规划、工具调用、推理决策、交互安全等技能维度，并通过领域专家构建的评测集确保生态效度。这一框架为Agent开发提供了精准的“度量衡”，使性能优化从经验驱动转向数据驱动，同时为不同模型和框架提供了公平比较的基础，推动了AI Agent生态从“野蛮生长
基于Xilinx_IBERT的光纤接口眼图测试
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LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署
LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。其主要目标是提供一个全面且高效的解决方案，帮助研究人员和开发者快速实现大模型的定制化需求。简化大模型训练流程：通过提供一系列预设的训练脚本和参数配置，降低用户在训练大模型时的技术门槛，使得即使是初学者也能轻松上手。增强模型微调能力：支持多种微调方法，如LoRA、QLoRA等，使用户能够根据特定任务需求对模型进行精细调整，从而提升模型性能。优化推理和部署体验。
Crush 终端 LLM 工具安装与使用指南：把 AI 编程助手装进你的命令行
喜欢命令行的开发者需要离线/轻量级 AI 助手的场景希望自定义模型与工具链的高级用户通过LSP + MCP + 多模型支持，Crush 不仅能写代码，还能理解项目、调用工具、连接服务，真正成为你的“终端编程搭档”。
AMBA-CHI协议详解（十五）
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CloudCompare 二次开发(17)——点云添加均匀分布的随机噪声
使用CloudCompare编程实现点云添加随机噪声。
仿真学习系列（二）：ADS仿真直观理解方波与频谱分量的关系
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YOLOv8【第一章：基础入门篇·第2节】一文搞定，数据集制作与标注完全指南！
🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》 专栏，该专栏专注于分享我在YOLOv8目标检测模型中的实战经验，涵盖从入门基础到深度优化的全方位解决方案。无论你是计算机视觉的新手，还是具有多年深度学习经验的专家，本专栏都将为你提供高效、可复现的技术方案，助你掌握YOLOv8的核心技术，提升目标检测性能，突破瓶颈，优化模型，并加速项目开发🚀！
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
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")
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
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