Result Maps collection does not contain value for frontpreviewprofitManage.cdata

最新推荐文章于 2025-11-05 17:32:07 发布
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#Mybatis

本文介绍了一个关于 MyBatis 中 resultMap 属性配置错误导致的问题及其解决办法。当 resultMap 或 resultType 属性指向不正确的值时，不仅当前 SQL 语句无法执行，即使同一文件中的其他正确配置也无法生效。

Result Mapscollection does not contain value for  frontpreviewprofitManage.cdata

ssi

出现上述错误主要是因为你的select标签内部的resultMap属性指向的不正确

在sql文件中只要有一个resultMap或resultType属性指向错误，则在这个文件中其余正确的语句也不能执行，

所以在出现上述错误时，可能不是当前正在执行的语句的错误，而是该文件中其它语句映射错了

认真检查其它语句。

PCB仿真软件：Altium Designer_（6）.PCB布线设计：自动布线与手工布线
kkchenjj的博客
01-31 2109
通过以上步骤，我们完成了一个简单的PCB设计案例。在这个过程中，我们使用了自动布线和手工布线的综合策略，确保布线质量符合设计要求。创建PCB项目：在Altium Designer中创建一个新的PCB项目。导入原理图：将原理图文件导入到PCB项目中。设置布线规则：通过设置必要的布线规则，如线宽、间距等。启动自动布线：使用自动布线器进行初步布线。手工优化布线：通过手工布线工具优化关键信号的布线路径。保存和导出PCB文件：保存PCB文件并导出Gerber文件，用于生产。
芯片设计自动化：AI时代的架构师核心竞争力
大数据洞察的博客
09-03 750
想象一下，2023年全球最先进的3nm芯片上集成了超过500亿个晶体管，相当于地球上每个人拥有7个晶体管。要把这么多"微小开关"有序排列并协同工作，难度不亚于在足球场上摆放500亿颗米粒，还要让它们按规则闪烁。传统芯片设计全靠工程师手动操作，就像用镊子一颗一颗摆米粒，不仅效率低下（一款高端芯片设计需2-3年），还容易出错（每10亿个晶体管可能有1处错误）。芯片设计自动化（EDA，Electronic Design Automation）
Layout工程师们--Allegro X AI实现pcb自动布局布线
qq_36492361的博客
11-16 8478
Cadence 致力于提供融合人工智能和云技术的系统设计解决方案，确保最快的周转时间，”Cadence 公司研发副总裁 Michael Jackson 说，“新推出的 Allegro X AI 技术巩固了 Cadence 在 PCB 设计方面的技术领先地位，带来了变革性的影响，通过人工智能驱动的自动化、增强的引擎性能，以及与 Cadence 系统设计和分析产品组合的集成，帮助客户提高生产力。· 提高生产力：采用可扩展架构，利用云端的计算基础设施，实现自动布局布线，从而大幅缩短设计周转时间。
AI 智能赋能 PCB 生产，高效革新路
m0_75227464的博客
02-08 2443
在科技飞速发展的当下，印刷电路板（PCB）作为电子设备的关键组成部分，其生产效率的提升至关重要。而 AI 智能技术的兴起，为 PCB 生产带来了全方位的变革，从设计到生产，再到设备管理与供应链协调，正以全新的方式推动着 PCB 生产效率迈向新高度。
猎板使用AI赋能PCB制造，引领行业高效变革
lboyj的博客
02-17 1462
例如，在处理多层PCB设计时，AI会综合考量信号完整性、电磁兼容性等，自动规划合理线路走向，规避布线冲突，大幅缩短设计周期。AI技术在PCB制造中的应用贯穿了设计、生产、设备管理和供应链管理等各个环节，极大地提升了生产效率、产品质量和设备利用率，降低了生产成本和库存风险。基于这些预测，AI系统灵活调配设备与人力，依据订单优先级和交货期限，规划最优生产顺序，减少设备闲置与生产等待时间，确保生产线高效稳定运行。同时，持续监控供应商数据，及时发现潜在问题，提前制定应对策略，确保原材料和零部件稳定供应。
AI重构PCB批量工厂的生产效率革命
jiepei_PCB的博客
07-21 669
AI 正在重塑 PCB 设计的全流程，从布线时的 “毫米级精准” 到生产时的 “缺陷预测”，每一个环节都在数据驱动下变得更高效、更可靠。对 PCB 批量工厂而言，这种变革不仅意味着成本降低和良率提升，更让它们能快速响应市场需求
AI架构师实战：构建芯片设计自动化流水线
大模型应用工坊
07-25 1055
在半导体行业面临摩尔定律放缓与设计复杂度激增的双重挑战下，传统芯片设计流程正遭遇前所未有的效率瓶颈。本文将带领AI架构师踏上实战之旅，详细解析如何构建一个端到端的AI驱动芯片设计自动化流水线。我们将从芯片设计的痛点出发，揭示AI如何变革从规格定义到物理实现的每个环节，提供架构设计蓝图、关键技术选型、数据工程实践和系统集成方案。
芯片设计自动化：AI应用架构师的职业发展路径
AI天才研究院
08-03 1337
芯片设计自动化是一个“古老而年轻”的领域：说它古老，是因为EDA已经有50年的历史；说它年轻，是因为AI的加入让它焕发了新的活力。而AI应用架构师，就是这个领域的“智能翻译官”——他们用AI的语言翻译芯片设计的需求，用芯片设计的语言翻译AI的能力，让AI真正成为芯片设计师的“超级助手”。如果你对芯片设计感兴趣，对AI感兴趣，想成为“连接两个领域的人”，那么AI应用架构师是一个很好的选择。
三星芯片的AI设计实践：AI应用架构师能复制的经验
AI天才研究院
07-29 1484
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AI应用架构师必知：芯片设计自动化的挑战与突破
2501_92132293的博客
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想象一下，在一个科技飞速发展的时代，我们手中的智能手机、功能强大的电脑、无处不在的智能设备，它们的核心——芯片，正如同一个个微小却蕴含巨大能量的“魔法盒子”。这些芯片在方寸之间集成了数以亿计的晶体管，实现着各种各样复杂的功能。而芯片设计自动化，就像是一位幕后的神奇魔法师，它试图用自动化的手段，高效地构建出这些精妙绝伦的“魔法盒子”。但这一过程并非一帆风顺。随着芯片技术不断迈向新的高度，制程工艺从几十纳米缩小到几纳米，芯片的复杂度呈指数级增长。
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SuperAGI2025
08-23 1133
目标：将市场需求（如“AI训练芯片需支持100TOPS算力，功耗≤300W”）转化为可量化的技术指标（算力、内存带宽、接口类型等）。输出：架构规格书（Specification），包括功能模块划分（如CPU核心、AI加速单元、缓存层级）、接口协议（PCIe 5.0、HBM3）、性能目标（PPA）。痛点：依赖专家经验，缺乏数据驱动的架构评估，易导致后期设计反复（例如高估某模块性能，需重新调整架构）。
第七章（三）VLA
qq_37087723的博客
11-04 926
VLA模型介绍，主要是RDT和pi0
QLoRA基础知识和微调原理学习
缘友一世的博客
11-01 1797
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Secertpad搭建
fluency_11的博客
11-02 732
但是要注意secertpad中组件主要面向纵向联邦学习，并且占据内存较大。
从零开发直播美颜sdk：核心功能模块、架构设计与跨平台技术方案详解
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q1031691172的博客
11-05 1463
在当下的直播与短视频浪潮中，“颜值即生产力”。一款优秀的直播美颜SDK，不仅能显著提升用户体验，更是直播平台拉新与留存的关键技术。本文将从开发者视角，拆解直播美颜SDK的核心功能模块、底层架构、跨平台实现思路与性能优化方案。
长短记忆网络 LSTM，C++
天天向上的专栏
11-02 1074
本文介绍了LSTM网络的基本原理和训练方法。针对RNN存在的梯度消失问题，LSTM通过引入记忆单元和门控机制，能够有效保存长期依赖信息。文章详细阐述了LSTM的三个关键门控单元（遗忘门、输入门、输出门）的计算公式，以及记忆单元的更新方式。在训练部分，描述了多层LSTM的前向传播过程，并推导了基于时间反向传播（BPTT）的权重更新方法，包括梯度递推关系和参数更新公式。最后简要提及了使用SGD等优化算法进行参数更新的过程。这些内容为理解和实现LSTM网络提供了理论基础。
【PaddleOCR-VL】基于PaddleOCR-VL构建论文格式规范器
这里有最新的AI应用资讯，这里有最全的AI应用体验场景.
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摘要：本项目开发了一个基于PaddleOCR-VL和大语言模型的智能文档转换系统，可将学术论文PDF自动转换为标准LaTeX格式。系统通过OCR识别文档中的文本、表格、公式等多模态内容，经Markdown中间格式处理后，利用大模型完成LaTeX格式转换。该系统支持109种语言文档处理，显著提升学术文档准备效率，适用于期刊投稿、会议论文等多种场景。关键技术包括轻量高效的PaddleOCR-VL(0.9B参数)文档解析、智能分段处理和大模型驱动的格式转换，实现从PDF到LaTeX的端到端自动化流程。
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