ssm框架中的理解的问题1

博客围绕商品信息处理展开,介绍了查询单个商品信息的代码实现,包括dao、entity、mapper、service等层的方法定义,以及controller层的处理逻辑。还提及在oracle数据库中修改商品信息的SQL语句,以及jsp页面获取商品id的要求,最后说明了添加商品时form表单与submit按钮的使用。

dao:
查询一个:void selOne(Integer stuid);(sutid是随便定义的,controller要与之对应,访问连接时href =“窄化请求名/方法名.do?stuid ={当前实体类的id}”)

enetity:
private Integer goodsid;
2.
mapper:

<select id="findOne" parameterType="Integer" resultMap="getGoods">
	select g.goods_id,g.goods_name,t.type_name,g.goods_spec,g.goods_price,g.goods_date from goods_info g 
	inner join type_info t on g.goods_type =t.type_id where g.goods_id=#{goodsid}
</select> 

dao:
//查询一个
Goods findOne(Integer ids);
3.
service:
//查询一个
Goods findOne(Integer ids);
serviceImpl:
implements service

controller:
/**
* 去查询一个页面,同时获取所有的种类,和当前商品的信息
* @param ids
* @param model
* @return
*/
@RequestMapping(“findOne”)
public String findOne(Integer ids,Model model){
//获取所有的商品种类
List allType = ts.allType();
model.addAttribute(“allType”, allType);
//获取当前商品的信息
Goods findOne = gs.findOne(ids);
model.addAttribute(“findOne”, findOne);
return “updateJsp”;
}
----修改时(oracle数据库) update 表名 set 列名=‘值’,。。。。。where 条件(列名=‘’)
jsp的页面必须获取该商品的 id,可隐藏,input 标签 value,name type

----添加时:

form 表单 搭配submit按钮使用。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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