作业1

本文详细介绍了BillMapper在实际业务中的使用方法,包括如何配置、执行查询以及优化性能。通过实例展示了BillMapper如何帮助开发者高效地处理复杂的数据映射任务。

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billMapper

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<mapper namespace="com.oupeng.mapper.BillMapper">
<!--商品名称    供应商 是否付款-->
    <select id="getProNameAndProIdAndIsPay" resultMap="billAndProvider">
        select b.billCode,b.productName,p.proName,b.totalPrice,b.isPayment,b.creationDate
        from smbms_bill b,smbms_provider p
        where b.productName like concat('%',#{productName},'%') and b.providerId=#{providerId} and b.isPayment=#{isPayment} and b.providerId=p.id
    </select>

    <resultMap id="billAndProvider" type="Bill">
        <id property="id" column="id"/>
        <result property="productName" column="productName"/>
        <result property="providerId" column="providerId"/>
        <result property="providerName" column="p.proName"/>
    </resultMap>
</mapper>

结果
在这里插入图片描述

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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