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RSS订阅原创 分页列表中能够按照名称查询，使用 mybatis 的 Example 动态构造 SQL where 条件
在接口文档中输入name（或type一般需要这两个），可以根据传入的name去匹配符合的行进行输出。45-46行：如果前端Vo中传了parentId，就 where parentId（这里的是"parentId"46行中的绿色部分） =?传入满足条件的pageinfo的model，正常来讲分页列表只有pagnum和pagesize，但是这里需要name的约束，所以要单独写到service的实现中。上图中绿色的property，代表的是model中的属性，model和数据库相连，传入了数据库的数据。
2025-12-05 17:48:40
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原创 @Resource和@Autowired区别
Autowired只能按照类型，找spring容器中的，SysDictionaryMapper 类型的 Bean@Resource可以按照名称，找任何容器中的，SysDictionaryMapper 类型的 Bean，例如MyBatis 自己的 Mapper 工厂（FactoryBean）
2025-11-27 16:14:17
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原创 XML解释
mapper></mapper> <resultMapper></resultMapper> <select></select>的内部都是分别形容mapper resultMapper selecteg: 3行：映射到三层架构中mapper层中的哪一个，namespace就是mapper层空间的名称4行：id是map（映射）方式的名字，是映射方式的名字。type是映射结果的类型。10行：id是select查询方式的名称。
2025-11-26 22:15:51
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原创 java三層架構
"msg": "参数绑定失败--createTime:Failed to convert property value of type 'java.lang.String' to required type 'java.util.Date' for property 'createTime';
2025-11-26 10:23:58
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原创 简单计数--
xiangmu[row['药品内码']].append(row)yongyao_path = 'D:\\zuyan\\门诊患者用药情况.csv'xiangmu[row['药品内码']] = [row]
2025-02-17 23:18:17
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原创 简单计数--
xiangmu[row['药品内码']].append(row)yongyao_path = 'D:\\zuyan\\门诊患者用药情况.csv'xiangmu[row['药品内码']] = [row]
2025-02-17 23:17:44
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原创 python生成字典写入json
import csvimport jsonimport osimport glob一、把csv中的所有行都存入列表all_visit_records中二、把列表中的所有元素按照挂号序号存在字典visit_records_by_id中三、把字典内的元素写入json文件，文件名是键，文件内容是值-------------------------------------------------------------------一、# 初始化一个列表来存储所有就诊记录all_visit_records =
2025-02-17 23:14:14
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原创 mongodb的部分语法
use articledb 创建数据库show dbs 展示都有什么数据库db 查看当前正在使用的数据库db.dropDatabase() 删除当前数据库，已经持久化的（有内容的）
2025-01-15 05:21:22
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原创 kettle连接sqlserver数据库
如果是远程调取数据库的话，要尝试ping目标服务器，如果ping不通，那么直接就是不允许远程访问，更不能调取，只能在数据库所在的ip连接数据库。连接kettle和sqlserver需要一个驱动，实际起作用的是jdbc，但是不是直接下载它，而是需要下载jtds，这里面会包含jdbc。用户名和密码：电脑上安装SQL server会自动带一个，一般之后会更新的那个。端口号，跟使用的什么数据库有关，sqlserver默认就是1433。数据库名称：包含一堆表的那个整体名。
2025-01-15 04:50:52
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原创 处理数据-解决科学计数法的问题
######在每个verchar格式的元素前添加“‘”（一个单引号），来解决科学计数法的问题，本质上是将其转化成text形式。SQL 使用单引号来包裹字符串值，例如：SELECT 'Hello'表示字符串中的单引号，例如：SELECT 'O''Reilly';第二个和第三个单引号 (''): 表示一个单引号字符。，为了避免歧义，SQL 使用双写单引号。如果字符串本身包含单引号，比如。第一个单引号 (')：起始。第四个单引号 (')：结束。
2025-01-15 04:04:06
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原创 Transformer
输入,嵌入层+位置编码---》送入编码区域（包含多头自注意力，add&norm，前馈层，add&norm）---》送入解码区（掩码多头子注意力机制，add&norm，跨注意力机制，add&norm前馈层，add&norm）---》线性转换，softmax，输出。
2024-10-21 18:25:34
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原创 nn.Embedding维度的转变（RDCM）
应该写成下图中:34行那里self.embedding = nn.Embedding(self.vocab_size, self.embedding_dim)是词汇表的大小，也就是所有可能的单词或标记的数量。例如，如果你有一个包含10,000个唯一单词的词汇表，那么。原本代码是:第37行 self.load_embeddings()self.vocab_size = 1000：原本定义的。为100，那么每个单词将被表示为一个100维的向量。
2024-05-17 10:00:36
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原创 关于加载预训练模型和参数
原本的代码5，6，7行是为了从网页上在线下载预训练好的模型，但是网络不允许，所以我们使用已经下载好的模型，为了方便，我们把下载好的预训练模型也放在model_path内了，9，10，11行是保存加载出来的模型。从本地文件夹加载模型即（model_path），还要加上备注local_files_only=true,不然还是默认从网页下载。这里model_name要与hugging face的模型名相对应，一定要是roberta-base，如果百年城roberta就会报错。模型代码原本是这样的。
2024-05-16 01:43:53
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原创 CADA 论文代码简单修改
1. 该思路，从验证集中找最好模型参数，再用于测试集，得到最终结果，本来效果应该是不差的，主要的训练部分，没有改动，所以训练的效果应该差不太多，但是这里验证集比较小，可能选出来的所谓最好模型参数，并不是最好的，测试集的效果也就不好。由此数据集少的时候可以没有验证集。
2024-05-09 21:32:35
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原创 动量和学习率衰减
梯度下降，原本是使用当前 k 的参数 - 当前 k 的梯度乘以学习率，得到下一组更新的 k+1 参数。使用动量之后，与学习率相乘的不仅是当前 k 的梯度，也有 k 之前的梯度的整合，学习率乘以 k 之前的梯度，还有一部分当前 k 的梯度。换句话说，就是参数不仅沿着当前梯度的方向衰减，之前梯度的方向也会有衰减。
2024-05-05 22:22:59
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原创 plt折线图不连续
控制台，调试发现，train_loss是不缺失的，train_loss的值是部分缺失的，正好对应间断点的地方，而loss应该是不会缺失的，所以合理推测，是loss在转化到train_loss的部分，出现了问题。2. 梯度爆炸或梯度消失，或lr过大导致的梯度更新太快，都会导致参数变化太快，loss突然很大或很小，loss变成nan或inf。如上，画出的折线图是不连续的，而且，运行了两次，每次图像间断的地方也是不同的。
2024-05-03 01:35:24
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原创 都什么需要上传到gpu上
问题二：这个翻转层，没有to device，但是也能运行，应该是被跟着model上传到gpu了，所以，为什么翻转层可以跟着model上传，fc就不可以。在电脑上远程操作服务器时候，需要把模型和模型的输入上传到gpu上，model.to(device)问题一：为什么标绿这里要to device而上面predictor里的fc不需要上传也能运行。（下面的代码在服务器上跑通了）
2024-05-01 17:00:51
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原创 服务器配置环境
运行上面一段后，出现了如下问题，blas是requirements里的第一个安装包，（把之前a开头的安装包删除了，以为是安装包的问题），可以看出单独pip install和requirement是一样的结果。所以由此，配置环境，也可以先安装一些一般都需要的包，比如matplotlib，scripy，scikit-learn，torch-geometric，torch-scatter，torch-sparse。一是，镜像源的问题，服务器的镜像源的修改需要找到镜像源的位置，然后再修改。可能会出现如下问题，
2024-04-29 20:43:05
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空空如也
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