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我也要
因为分布式框架，虽然用了mybatis，但底层进行了比较大的修改，在开发环境下，没问题，发布到测试环境，居然碰到了有些表不自动提交事务（默认的链接都是自动提交事务），但在其它表进行操作后，数据又提交了，大致如下：
1）A表插入数据（执行一个插入语句，没有事务，自动提交）；当前界面可以看到数据（另外一个查询链接），但在后台数据库无法看到数据；
2）B表插入了一条数据，后台可以看到数据，而且A表的数据也出现了;
经过分析，肯定是事务问题引起的，但同样的代码在开发数据库没有任何问题，虽然经过代码修改，问题解决，但具体的机制还是不是很明白。有遇到同类问题的同仁大家可以交流下。
魔改xjar支持springboot3,
其实这里基本就没问题了，实际项目中只要把这个spring-core包从私仓中替换，项目加密也就没有太大的毛病，但是这样对于追求完美的我来说，方便性还差点。原因找到了，看了下springboot github的issue，官方确实变更了，原因是因为springboot2中的。xjar项目文档还是不错的，clone下来，跟着文档，很容易就测试并通过了我的测试项目，于是便推给其他同事使用了。方法，那么问题来了，为啥springboot2没问题，spring3读取出来的却又是加密的，这是为毛？
MySQL+Mybatis
MySQL主要分为Server层和引擎层，Server层主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，同时还有一个日志模块（binlog），这个日志模块所有执行引擎都可以共用，redolog只有InnoDB有。引擎层是插件式的，目前主要包括，MyISAM,InnoDB,Memory等。查询语句的执行流程如下权限校验（如果命中缓存）--->查询缓存--->分析器--->优化器--->权限校验--->执行器--->引擎更新语句执行流程如下分析器---->权限校验---->执行器--->引擎---re。...
双目相机立体匹配算法概述(含Python代码)
立体匹配任务是计算机视觉中的一个重要问题，旨在从一对具有相同场景的图像中估计每个像素的视差（disparity）。本文对现有的传统算法和深度学习算法进行了综述，以便于各位选择合适的立体匹配算法用于深度估计或三维建模。
【Mybatis】使用mybatis框架连接mysql数据库详细步骤
和我之前写的通过导入jdbc驱动jar包来连接mysql数据库而言，用mybatis来说可以有很多好处呀，首先mybatis，就是对jdbc的优化方案对吧，，jdbc的硬编码和一些繁琐的操作在使用mybatis的时候我就彻底抛掷脑后了哈哈哈。同时，mybatis在国内使用的持久层框架中占比也很高啊所以对mybatis的学习，对我们也很有用处嘞。
保姆级图解：FD-SOI工艺流程中的关键三步（外延生长、应变硅、HKMG）
本文详细解析了FD-SOI工艺流程中的三大关键技术：外延生长、应变硅工程和HKMG集成。通过选择性外延生长技术优化接触电阻，利用应变硅提升载流子迁移率，并结合先栅高k金属栅工艺实现精准栅极控制，FD-SOI技术在智能手机处理器和自动驾驶芯片制造中展现出卓越的低功耗与高性能平衡。
SAP-PP MD04详解一
MD04是SAP运行MRP后的结果查询事务码，其他功能强大，标准功能比如：查询/更改物料主数据、转换计划订单到生产订单/采购申请、查询/更改各个MRP元素对应的单据等等。而且还可以附加标准的菜单或者自定义添加事务码上去。老铁将做一个MD04详细说明系列，本篇为第一篇之MRP元素说明。 我们来看看MD04基本界面 可以看到主要的数据显示界面，有日期、MRP元素、MRP元素数据、再计划日期、收货/需求、可用数量、工厂、库存地点等栏位。光标定位到MRP元素列，按F1即可看到各类MRP元素的说...
开发过程中最常犯的10个MySQL错误
前言：开发过程中最常犯的10个MySQL错误，你犯过这些错误么？ 1、使用MyISAM而不是InnoDB MySQL有很多数据库引擎，但是你最可能碰到的就是MyISAM和InnoDB。 MySQL 默认使用的是MyISAM。但是，很多情况下这都是一个很糟糕的选择，除非你在创建一个非常简单抑或实验性的数据库。外键约束或者事务处理对于数据完整性 是非常重要的，但MyISAM都不支持这些。另外，当有一条记录在插入或者更新时，整个数据表都被锁定了，当使用量增加的时候这会产生非常差的运行效率。 结论很简单：使用Inn
fMRI原始数据分割的笔记
好记性不如烂笔头_fMRI小白入门笔记
使用Mybatis连接Mysql数据库
MyBatis是支持普通SQL查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及对结果集的检索封装。MyBatis可以使用简单的XML格式或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJO（Plain Old Java Objects，普通的Java对象）映射成数据库中的记录。优点：1、简单易学：本身就很小且简单。
如何使用ArcGIS自动矢量化建筑
在显示的重分类对话框内，输入栅格选择提取单波段后的栅格，重分类分为三个层级，旧值分别为100-249、250-251和252-255，对应新值为1、2和3，旧值的最小和最大值不用修改，保持和原有的一致。同样在ArcToolbox内点击Spatial Analyst工具点击“重分类\重分类”，在重分类对话框内输入栅格选择之前重分类过后的图片，将旧值3的新值设置为1，这样分类后就只有两类。在显示的新建Shapefile对话框内，名称命名为折线，要素类型选择折线，点击编辑，设置坐标系为WGS 1984。
围绕国产化操作系统以及人大金仓地理空间库的GIS的解决方案，含超详细部署步骤以及与QGIS,GeoServer,PostGlS Shapefile lmport/Export Manager的连接步骤
人大金仓软件 2.1软件的下载以及授权的相关文件插件 2.2上传至虚拟机 2.3KingbaseES V8R6数据库部署过程 2.3.1创建安装用户 2.3.2赋权 2.3.3.创建安装目录且赋权 2.3.4 准备挂载 2.4kingbase安装方法 2.7postgis安装 3 人大金仓数据库与QGIS的连接 4 人大金仓数据库与PostGlS Shapefile lmport/Export Manager的连接 5 人大金仓数据库与geoserver的连接
mybatis与mysql的区别_jdbc与mybatis的区别
MyBaTIsMyBaTIs 本是apache的一个开源项目iBaTIs， 2010年这个项目由apache software foundaTIon 迁移到了google code，并且改名为MyBatis 。2013年11月迁移到Github。iBATIS一词来源于“internet”和“abatis”的组合，是一个基于Java的持久层框架。iBATIS提供的持久层框架包括SQL Maps和Da...
5、数据库基础概念与数据建模全解析
本文深入解析了数据库的基础概念，包括函数依赖、决定因素和多值依赖等关键依赖关系，同时探讨了数据建模的重要方法论，如IDEF1X、信息工程和陈方法。此外，还介绍了SQL Server管理工作室的图表功能，帮助用户进行数据库的可视化设计。通过本文，读者将掌握数据库设计的核心知识，为构建高效、可扩展的数据库系统奠定基础。
mybatis oracle mysql 批量插入时的坑爹问题--需谨记
mybatis oracle mysql 批量插入一、oracle的批量插入方式insert into db(id, zgbh, shbzh) select '1', '2', '3' from dual union all select '2', '3', '4' from dual union all select '3', '4', '5' from dual union all ...
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
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")
坑爹啊，注释无用代码竟会导致bug！又被PageHelper坑了
1. 规范ThreadLocal的使用，使用完后一定要进行remove；PageHelper.startPage后一定要紧跟对应的查询逻辑2. 对于常见的技术，不能仅仅停留在使用层面，一定要深入理解其使用原理。不然就会出现本文描述的，仅仅是少注释了一行无用代码，却对系统产生了重大的影响3. 对于偶发性问题，需要考虑是否由线程安全和线程复用引起4. 对于不需要的代码，直接删掉就行，不建议通过注释来隐藏，代码记录在git提交记录中都能找到。
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
客栈管理系统：Spring Boot MyBatis MySQL Thymeleaf 四大模块集成
房间预订界面实现客户添加其客户信息、身份证号、证件类型、出生日期、手机号、地址、预定时间、预定房间的类型、是否是会员等信息的添加和重置功能。房间预订界面实现客户添加其客户信息、身份证号、证件类型、出生日期、手机号、地址、预定时间、预定房间的类型、是否是会员等信息的添加和重置功能。房间管理是管理员对房间类型和状态进行添加操作，查询房型编号、客型名称、押金、床位数、房间数、可用数、预定数、入住数进行统计分析。账单结算界面实现管理员对客户预定的房间类型、名称、单价、客房号、订单信息进行核对和结算操作。
mysql连接中一个坑爹的问题记录
环境：spring+mybatis 报错内容：java.sql.SQLException: Access denied for user ‘root ‘@’localhost’ (using password: YES)错误原因 注意：root 与@之间有空格。 解决过程及结果：一直在找权限的问题，按照网上的办法该做的都做了，还是不行。后将spring集成数据库从
【参与话题】坑爹啊，注释无用代码竟会导致bug！又被PageHelper坑了
1. 规范ThreadLocal的使用，使用完后一定要进行remove；PageHelper.startPage后一定要紧跟对应的查询逻辑2. 对于常见的技术，不能仅仅停留在使用层面，一定要深入理解其使用原理。不然就会出现本文描述的，仅仅是少注释了一行无用代码，却对系统产生了重大的影响3. 对于偶发性问题，需要考虑是否由线程安全和线程复用引起4. 对于不需要的代码，直接删掉就行，不建议通过注释来隐藏，代码记录在git提交记录中都能找到另外也可以关注公众号【程序员木木熊】，了解更多后端技术知识！！
mysql父子表添加_mybatis父子表批量插入
begininsert into TB_JF_ORDERORDER_ID,EXT_ORDER_ID,DEVICE_CHANNEL,BIZ_CHANNEL,ORDER_TYPE,USER_ID,ORDER_DATE,ORDER_AMOUNT,PRODUCT_AMOUNT,PAY_AMOUNT,FEE,SALES,FREIGHT,DELIVERY_STATE,ORDER_STATE,ORDER_DES...
mybatis查询mysql的datetime类型数据时间差了14小时（时区问题）
问题：在做周报项目时，在使用mybaits查询数据库mysql时，查询出的datetime类型的数据和在mysql中的数据不一致。 1.1 场景再现 在做周报时，用mybaits查询数据，突然发现datetime类型的数据，在页面上显示时，页面与数据库的数据不一致。坑爹！！！ 1.2 问题排查 >>> 首先，去探索是前端到java出了问题，还是java到数据库出了问题。首先在java查询数据处打上断点 由下图可以看到在后台查询出就已经出了问题，所以，和前端没有关系。 >
7年老Java一次坑爹的面试经历，Redis宕机数据丢失解决方案
所有的答案在文末展示。
客栈(酒店)管理系统源码全解析：基于Springboot、MyBatis、MySQL和Thym...
登录模块的安全配置容易踩坑。房间预订界面实现客户添加其客户信息、身份证号、证件类型、出生日期、手机号、地址、预定时间、预定房间的类型、是否是会员等信息的添加和重置功能。房间管理是管理员对房间类型和状态进行添加操作，查询房型编号、客型名称、押金、床位数、房间数、可用数、预定数、入住数进行统计分析。入住登记信息界面实现对房间预定时，记入的客户填写的记录，管理员可进行搜索、查看、核实、删除客房状态和客户预定信息等操作。账单结算界面实现管理员对客户预定的房间类型、名称、单价、客房号、订单信息进行核对和结算操作。
oracle 批量插入 mysql 区别,Oracle/Mysql批量插入的sql,效率比较高
1、oracle 批量插入：insert into tableName(col1,col2,col3...)select 1,'第一行第一列值','第二列值' from dual unionselect 2,' 第二行第一列值 ','第二列值' from dual unionselect 3,' 第三行第一列值 ','第二列值' from dual;至于这里的dual表是啥，可以自己问go...
mybatis 字段名自动转小写_mybatis会自动把字段名中的下划线转为驼峰命名法？
先看一下转化的调用堆栈:代码如下：上面代码只是去掉了下划线，并没有首字母小写变大写的代码。再跟进findProperty方法可以找到获取驼峰结果的代码如下:可以看出通过reflector.findPropertyName方法把去掉下划线的变量转成了驼峰的变量。再跟过去看到这样的代码:那么caseInsensitivePropertyMap这个集合又是什么时候初始化的呢？原来是系统启动时，sprin...
mysql clock,mybatis插入mysql异常 clock moved backwards. Refusing to generate id for XX milliseconds...
记一次坑爹的问题排查服务器运行时做数据，插入数据时报如下错误### Error updating database.Cause: java.lang.RuntimeException: Clock moved backwards. Refusingto generate id for 31890658 milliseconds### Cause: java.lang.RuntimeExcepti...
JavaWeb实战：从Maven配置到MyBatis整合的完整开发流程解析
在Java企业级应用开发中，项目构建与依赖管理是基础且关键的环节。Maven作为行业标准的构建工具，通过其核心的依赖管理机制和项目对象模型（POM），解决了传统手动管理JAR包带来的版本冲突与协作难题。其价值在于标准化项目生命周期，提升团队协作效率。在实际开发场景中，合理的Maven配置（如本地仓库路径优化与国内镜像源设置）能显著提升开发体验。结合Servlet规范，开发者可以构建处理HTTP请求的Web组件，而JDBC则为Java程序提供了与数据库交互的统一接口。为了优化数据库访问性能，连接池技术（如Hi
mysql rand函数缺点_解决Mysql坑爹的随机函数rand()
原始的sql语句是：select content poetryDesc,author poetryAnthor,l.backImg labelImg,p.id poetryId,p.fullContent flag from dd_poetry p join dd_label lon l.id = p.archaicsorder by rand()直接随机在数据量过大的时候，导致数据库服务器cpu...
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