记一个因resources路径引发的org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found)

阅读本文需要 5 分钟

前言

通常来说,这个 org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found) 就是接口的方法找不到对应Mapper文件的statementId(namespace + id)

常规的排查方法可以看这篇文章 链接

但我的情况比较特殊,最后从这篇文章发现蛛丝马迹 链接

原因是resources下的路径有【.】和【\】的区别

问题还原

  • IDEA 下,在resources 创建 com.example.dao
    在这里插入图片描述
  • 如果装了mybatis的插件,如 Free Mybatis plugin,Mapper接口是能够跳转到xml的
    在这里插入图片描述
  • 然后把xml文件移进去,编译,查看target
    在这里插入图片描述
    可以看到 resources 的文件被单独拿出来了,没有跟mapper接口编译在一起

也尝试过用 resources 标签,编译特定后缀的文件,但也不能解决

问题解决

  • IDEA下,在resources 创建 com\example\dao
    在这里插入图片描述
  • 然后把xml文件移进去,编译,查看target
    在这里插入图片描述
    然后就在一起了 一 ^ 一,接下来能正常运行
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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