初识MyBatis

最新推荐文章于 2025-05-16 10:01:29 发布

泥土编程

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文章标签： java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/phonenight/article/details/145708842

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MyBatis是一款流行的持久层开发框架，以下是关于它的一些基础知识：

定义与作用

MyBatis是支持定制化SQL、存储过程和高级映射的持久层框架，能将Java对象与数据库表记录相互转换，让开发者专注于业务逻辑，而非数据库操作细节。

核心组件

SqlSessionFactory：作为MyBatis的关键对象，用于创建SqlSession。通常通过SqlSessionFactoryBuilder从配置文件或配置对象构建。

SqlSession：代表与数据库的一次会话，可执行SQL命令、事务管理等操作，如调用selectOne、selectList等方法执行查询，用insert、update、delete进行数据更新。

Mapper接口与Mapper XML文件：Mapper接口定义了操作数据库的方法，Mapper XML文件则详细配置了这些方法对应的SQL语句及参数映射等信息，通过namespace与Mapper接口关联，其中的SQL语句可使用动态SQL标签实现灵活查询。

优势

灵活性高：在Mapper XML文件中能自由编写复杂SQL，适应各种数据库操作需求，还支持动态SQL，可根据不同条件生成不同SQL语句。

可维护性强：SQL语句与Java代码分离，便于修改和维护，提高了代码的可读性和可维护性。

性能优化便利：开发者能对SQL进行精细优化，还支持缓存机制，如一级缓存和二级缓存，提升数据访问性能，减少数据库查询次数。

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【pytorch环境】Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.错误解决方法

gongdiwudu的专栏

10-23

1万+

这是一个很典型的python包重复，冲突造成的错误。本案例表现为：在conda和pytorch下都存在libiomp5md.dll，因而出现二意性无法继续，本篇如实记录解决过程。

Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.错误解决方法

猿小白的博客

03-18

738

通过everything搜索工具快速找到所有libiomp5md.dll这个文件，如果是用的base虚拟环境，那么就删除掉Anaconda3\Library\bin\libiomp5md.dll下这个文件，删除之前可以提前将照这个dll做个备份，以防止不是该原因导致的问题。本问题出现主要是因为torch包中包含了名为libiomp5md.dll的文件，与Anaconda自己创建的虚拟环境中的同一个文件出现了某种冲突，所以需要删除掉有影响的dll文件。

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报错 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.OMP: H

qq_51777262的博客

12-17

4007

该问题常在Windows平台上出现，并且通常是因为多个使用OpenMP加速的库（如PyTorch、timm、MKL）、PyWavelets 等）被同时加载，导致重复加载相同运行时库。如果是在某个env(例如名为work)下：删除..\Anaconda3\envs\work\Library\bin\libiomp5md.dll。如果在Anaconda的base环境下：删除..\Anaconda3\Library\bin\libiomp5md.dll。

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

Z_0504的博客

04-27

891

解决pycharm的OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.错误！

报错及解决：OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already

最新发布

xhx001125的博客

05-16

398

报这个错误信息显示：在同一个进程中多次初始化了OpenMP运行时（libiomp5md.dll）。该问题常在Windows平台上出现，并且通常是因为多个使用OpenMP加速的库（如PyTorch、timm、MKL）、PyWavelets 等）被同时加载，导致重复加载相同运行时库。OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already这个错误。

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already init【yolov5自训练报错日志及解决】

owenzi0的博客

04-15

4111

针对OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.报错的解决方案

详解Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

牛肉胡辣汤

01-22

8297

"Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized." 错误通常是由于多个版本的libiomp5md.dll库文件冲突引起的。如果您的应用程序依赖于特定版本的OpenMP库，并且您已经确定您的系统中只有一个版本的 libiomp5md.dll 文件，但问题仍然存在，那么尝试更新OpenMP库可能是一个解决方法。访问Intel官方网站，下载最新版本的OpenMP库，替换掉旧版本，然后重新运行您的应用程序。

Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized

weixin_52153243的博客

09-11

3080

比如我在pycharm中使用的是虚拟环境pytoch1.7，在pycharm的右小角可以看到自己当前使用的环境。之后我在该文件夹下搜索libiomp5md.dll文件果真存在两个，那么删除其中一个就好了，为了保险起见，我们可以进行备份。那么可能是该库影响了，那么可以尝试一下该命令conda install nomkl 对该包进行安装，看是否能解决问题。该语句建议放在文件的顶头部分，且保证两句接连的前后顺序关系，即不要在这两个语句之间插入其他语句。我的问题属于情况一，所以是成功解决了我的问题。

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.解决

bueryi的博客

05-10

8475

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.面试题：超参数优化

追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光

11-06

2641

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. 问题记录。人工智能 面试题：什么是超参数优化？列举一些常用的超参数优化方法。

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zhuma237的博客

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解决 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized问题

weixin_48018951的博客

02-20

2653

解决 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized问题

Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.

weixin_47875944的博客

04-03

588

问题： 1这意味着OpenMP运行时的多个副本已经链接到程序中。这是危险的，因为它会降低性能或导致不正确的结果。 2最好的做法是确保只有一个OpenMP运行时链接到进程中，例如避免在任何库中静态链接OpenMP运行时。 3作为一种不安全的、不受支持的、没有文档的解决方案，您可以设置环境变量KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE，以允许程序继续执行，但这可能会导致崩溃或静默地产生不正确的结果。解决方法：在import os后面添加：os.environ[“KMP_DUPLICATE_LIB_

报错：“Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized“

u010053306的博客

07-16

1万+

报错："Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized"

OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.OMP: Hint

qq_44858786的博客

04-12

6176

建议的最佳做法是确保程序中只链接了一个 OpenMP 运行时库。例如，避免在任何库中静态链接 OpenMP 运行时。作为一种不安全、不受支持和未记录的临时解决方法，可以设置环境变量。错误原因：在程序中发现了多个 OpenMP 运行时库的初始化。这可能会导致性能下降或产生错误结果，因为多个运行时库之间的交互可能会导致混乱。，以允许程序继续执行，但这可能会导致崩溃或产生错误的结果。解决：在运行的代码前加。

“Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized“

jacke121的专栏

11-06

4170

“Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized“

dct = torch.fft.dct(torch.eye(256), norm='ortho') AttributeError: module 'torch.fft' has no attribute 'dct'

07-24

非常抱歉，我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中，并没有直接提供离散余弦变换（DCT）的函数。对于 DCT 的实现，你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。下面是一个修正后的示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换（DCT）系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差：", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中，我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`，然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵，并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。请注意，这只是一个示例，用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中，你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。