springboot系列(第四讲)

本文介绍如何在SpringBoot项目中整合MyBatis,包括添加依赖、编写实体类、Mapper接口、Service及Controller层代码,并配置数据源。

springboot整合mybatis
一、添加相关的依赖:

<parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>1.5.7.RELEASE</version>
    </parent>
    <dependencies>
    <!-- spring boot 支持mvc aop -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- springboot+mybatis -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.1.1</version>
    </dependency>

    <!-- 数据库驱动 -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>5.1.39</version>
    </dependency>
    </dependencies>

二、编写程序主入口:

package com.sxnd;

import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.sxnd.mapper")//扫描包的注解
public class app {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(app.class,args);
    }
}

三、接下来就是实体类和mapper接口
pojo:

package com.sxnd.pojo;

public class User {
    private int id;
    private String username;
    private String password;

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }

    public String getPassword() {
        return password;
    }

    public void setPassword(String password) {
        this.password = password;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "User{" +
                "id=" + id +
                ", username='" + username + '\'' +
                ", password='" + password + '\'' +
                '}';
    }
}

UserMapper:(这里采用的是注解进行开发,配置文件在后面会进行详细的介绍)

package com.sxnd.mapper;

import com.sxnd.pojo.User;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import org.springframework.stereotype.Repository;

import java.util.List;
@Repository
public interface UserMapper {
    @Select("select * from users")
    List<User> findAll();
}

四、service和controller层的开发:
service:

package com.sxnd.service.impl;

import com.sxnd.mapper.UserMapper;
import com.sxnd.pojo.User;
import com.sxnd.service.UserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @Override
    public List<User> findAll() {
        return userMapper.findAll();
    }
}

controller:

package com.sxnd.controller;

import com.sxnd.pojo.User;
import com.sxnd.service.UserService;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@RestController
public class TestController {

    @Resource
    private UserService userService;

    @RequestMapping("find")
    public List<User> findAll(){
        List<User> list = userService.findAll();
        return list;
    }

}

五、配置文件的写法:
application.properties:

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
#mybaits.type-aliases-package=com.sxnd.pojo
#mybatis.mapper-locations = classpath:mapper/*Mapper.xml

六、由第五步可以看出,如果想用配置文件的形式写sql,该sql所在的位置已经不是在之前的mapper中了,现在全部都已经改到类路径下面了,如我所注释 的就是在类路径下的mapper目录下的*Mapper.xml文件。里面的写法和之前的mybatis中的写法一样。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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