Mybatais 多对一

实体类:

public class Teacher {
    private int id;
    private String name;
}
public class Student {
    private int id;
    private String name;
    private Teacher teacher;
}

Mapper接口

public interface StudentMapper {

    List<Student> getStudent();
    List<Student> getStudent2();

}

Mapper.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.cyk.dao.StudentMapper">

    <!-- 子结果查询-->
    <select id="getStudent" resultMap="StudentTeacher">
        select * from student ;
    </select>

    <resultMap id="StudentTeacher" type="student">
        <result column="id" property="id"/>
        <result column="name" property="name"/>
        <association column="tid" property="teacher" javaType="Teacher" select="getTeacher"/>
    </resultMap>

    <select id="getTeacher" resultType="teacher">
        select * from teacher where id = #{id}
    </select>


       <!-- 联合查询--> 
    <select id="getStudent2" resultMap="StudentTeacher2">
        select s.id sid,s.name sname, t.name tname
        from student s,teacher t
        where s.tid = t.id;
    </select>
    <resultMap id="StudentTeacher2" type="Student">
        <result column="sid" property="id"/>
        <result column="sname" property="name"/>
        <association property="teacher" javaType="Teacher">
            <result column="tname" property="name"/>
        </association>
    </resultMap>
</mapper>

 

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的种优化与估计方法拓展研究思路。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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