六.初识Mybatis

Mybatis框架以及ORM

Mybatis框架简介

Mybatis的前身是iBatis,本是Apache的一个开源项目,2010年这个项目由Apache Software Foundation迁移到了Google Code ,并改名为MyBatis。2013年迁移到Github。

Mybatis是一个开源的数据持久层框架。它内部封装了通过JDBC访问数据库的操作,支持普通的SQL查询、存储过程和高级映射,几乎消除了所有的JDBC代码和参数的手工设置以及结果集的检索。

 

什么是ORM?

ORM(Object/Relational/ Mapping)即对象/关系映射,是一种数据持久化技术。它在对象模型和关系型数据库之间建立起对应关系,并且提供了一种机制,用过JavaBean对象去操作数据库表中的数据。

 

Mybatis环境搭建

1.下载jar包

 

 

2.部署jar文件

 

新建一个Java项目,在项目下创建一个lib文件夹,把要用到的jar文件拖进去

 

右键项目,点击Open Module Settings

 

点击JARs or directories

 

 

 

找到需要用的jar包的路径,勾选并点击OK

 

3.创建Mybatis核心配置文件configuration.xml

 

原代码如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>
    <environments default="development">
        <environment id="development">
            <transactionManager type="JDBC"/>
            <dataSource type="POOLED">
                <property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>  <!--加载驱动-->
                <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/y2167"/>  <!--URL-->
                <property name="username" value="root"/>        <!--数据库名称-->
                <property name="password" value=""/>            <!--数据库密码-->
            </dataSource>
        </environment>
    </environments>
    <mappers>
        <mapper resource="cn/dao/BookDao.xml"/>
    </mappers>
</configuration>

  

 

 4.创建实体类

 

 

 

mapper:映射文件的根元素节点,只有一个属性namespace

namespace:用于区分不同的mapper,全局唯一

select:表示查询语句,是Mybatis最常用的元素之一,常用属性如下

id属性:该命名空间下的唯一标识

resultType:表示SQL语句返回值类型

 

 5.创建测试类

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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