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定义与SQL映射文件同名的Mapper接口，同时Mapper接口和SQL映射文件放在同一目录下(一般把sql映射文件放在resource下，因此通过在resource下新建与Mapper接口一样的目录，再将sql映射文件放在该目录下即可)；注意看看mybatis-config.xml中的SQL映射文件的位置对不对，使用mapper代理开发的方式，mybatis-config.xml中加载映射文件可以使用包扫描的方式简化。MyBatis有两种使用方式，第一种是原始使用方式，第二种是mapper代理开发方式。
2023-07-25 11:37:03
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原创 git学习记录
git是分布式版本控制系统主要包含工作区、暂存区、本地仓库、远程仓库工作区是自己电脑上看到的目录，在一个目录下使用git init进行初始化git仓库工作区有一个隐藏目录.git，是git的版本库，版本库中包含了暂存区、git自动创建的第一个分支master、指向分支master的指针HEAD暂存区(stage、index) 位于工作区的隐藏目录本地仓库 位于工作区的隐藏目录远程仓库。
2023-07-12 17:37:40
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原创 String面试总结
上面的结果返回是false，分析如下，首先s1和s2被常量a和常量b赋值，那么a和b会放入StringTable串池中，而对于s3由于是两个常量拼接，javac会在编译期间直接将这两个常量拼接为常量ab，并放入串池中，s4是两个变量拼接，底层实际是调用了new StringBuilder().append(“a”).append(“b”).toString()，而toString()底层是new String()，因此s4在堆中，是堆中的对象，而s3在串池中，是串池的对象，自然结果返回false。
2023-04-03 18:26:14
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原创 仿牛客论坛项目学习记录——8 项目发布与总结
为什么不用session？用什么取代session？敏感词过滤前缀树算法？事务 AOPredis技术。
2023-03-15 22:11:46
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原创 仿牛客论坛项目学习记录——7 项目进阶提升项目安全和性能
7.1 Spring Security简介：spring security是一个专注于为java应用程序提供身份认证（判断用户有没有登录）和授权（判断用户权限）的框架，它可以轻松扩展以满足自定义的需求。特征：对身份的认证和授权提供支持、防止各种攻击、支持与servlet、springmvc等web技术集成。请求交由DispatcherServlet处理，有可能遇到interceptor拦截，随后请求到controller处理，其中interceptor和controller是springmvc特有的组
2023-03-04 22:26:18
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原创 Spring boot Controller 直接return 、加forward、加redirect的对比
controller方法中return语句加不加关键字的区别
2023-02-09 22:30:16
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原创 2021-12-11
吴恩达机器学习第六次作业第一部分是针对线性可分数据利用线性SVM来进行分类，代码如下。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.io import loadmatfrom sklearn.svm import SVCpath = 'C:/Users/ASUS/Desktop/我的资源/data_sets/ex6data1.mat'data = loadmat(path)x
2021-12-11 19:56:41
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原创 2021-11-21
吴恩达机器学习第五次作业这次作业主要是体会如何根据训练集验证集选择模型参数。给出的数据为一个水库的流出水量以及水库水位，数据被分为了训练集、验证集、测试集。首先读取数据，代码如下。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibfrom scipy.io import loadmatfrom scipy.optimize import minimizepath = 'C:/Users/ASUS/Deskt
2021-11-21 22:08:59
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原创 2021-11-15
吴恩达机器学习第四次作业这次作业是利用BP神经网络完成手写数字的识别，数据集依然和上次作业相同。这次课上完感觉有点懵逼，作业参考了一些博客，下面做一个简单记录。先是对数据集的处理，x的处理依然是增加一列全为1的列，因为本次用到的损失函数和逻辑回归的相同，所以这里对y的处理是进行one-hot编码处理，代码如下。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibfrom sc
2021-11-15 14:45:25
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原创 2021-10-31
吴恩达机器学习第三次作业这次作业第一部分手写数字的识别，是一个多分类问题。首先我想到可以在上次作业的基础上进行改造，即把训练十个二分类器，然后最终确定数字的类别。首先是数据的处理展示。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibfrom scipy.io import loadmatfrom sklearn.metrics import classification_
2021-10-31 21:37:04
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原创 2021-09-26
吴恩达机器学习第二次作业这次作业是用logistic回归实现对数据集的分类，logistic回归本质上是用到了sigmoid函数。下面先看看数据集。test1是第一次面试成绩，test2是第二次面试成绩，outcome是录取结果。我们的任务是利用逻辑回归完成对录取结果的预测，也可以看作是进行分类。刚开始是想到利用梯度下降进行实现，后面才看到有更简便的方法。所以还是先介绍利用梯度下降方法来完成。首先还是读数据然后处理。path = 'C:/Users/ASUS/Desktop/2.txt'df
2021-09-28 15:11:16
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原创 2021-09-18
吴恩达机器学习第一次作业小计最近再看吴恩达的机器学习教程，看完第一节做了一下对应的作业，第一次作业不难，但是在完成的过程也遇到了一点小麻烦，其中一个由于粗心导致的问题调试了好久才发现，下面简单做一下记录。作业是单变量的线性回归，有两列数，分别是population和profit。现在需要计算得到一个线性函数根据population预测得到profit。首先读入数据，数据大概长下面这样。path = 'C:/Users/ASUS/Desktop/2.txt' #路径根据实际情况写data = pd
2021-09-18 18:54:40
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空空如也
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