SQL报错:无效的列索引

Cause: org.apache.ibatis.type.TypeException: Error setting non null for xxx with JdbcType错误的详细解决方法 Cause: org.apache.ibatis.type.TypeException: Error setting non null for xxx with JdbcType错误的详细解决方法,比如 Cause: org.apache.ibatis.type.TypeException: Error setting non null for parameter #1 with JdbcType null 。 阅读详情

报错信息:
nested exception is org.apache.ibatis.type.TypeException: Could not set parameters for mapping: ParameterMapping{property= ‘groupid’,
mode=IN, javaType=class java.lang.Object, jdbcType=null,
numericScale=null, resultMapld=‘null’, jdbcTypeName-=‘nl’,
expression= 'null}. Cause: org.apache.ibatis.type.TypeException: Error
setting non null for parameter #3 with JdbcType null. Try setting a
different JdbcType for this parameter or a different configuration
property. Cause: org.apache.ibatis.type.TypeException: Error setting non
null for parameter #3 with JdbcType null . Try setting a different
JdbcType for this parameter or a different configuration property. Cause:
java.sql.SQL Exception:无效的列索引

前提:
SQL本身没有问题

问题:
使用了/*… */注释

解决方式:
换一种注释方式

机器学习实战案例:使用随机森林/XGBoost等模型进行分类预测,提高银行营销活动效率 1. 项目背景介绍 在这篇文章中,我们将使用 Python 搭建逻辑回归(Logistic Regression),随机森林(Random Forest),XGBoosting,Bagging,KNN (K-Nearest Neighbors) ,神经网络(Neural Network)等6种机器学习/深度学习模型,对某个银行的营销活动数据集进行分类预测,尝试找出那些潜在客户。 银行通常会打电话给一些潜在客户来销售一些存款/投资产品,这些投资产品会使银行获得更多利润以及资金的灵活性,因此银行希望能定位那些会 阅读详情

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柳泫酒
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