MyBatis简单插件使用【代码生成器,分页插件】

【MyBatis笔记-09】MyBatis-Plus的使用 MyBatis­Plus(简称 MP)是一个 MyBatis的增强工具,在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。 就像 魂斗罗 中的 1P、2P,基友搭配,效率翻倍。 特性: 无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对现有工程产生影响,如丝般顺滑 损耗小:启动即会自动注入基本 CURD,性能基本无损耗,直接面向对象操作 强大的 CRUD 操作:内置通用 Mapper、通用 Service,仅仅通过少量配置即可实现单表大部分 CRUD 操作,更有强大的条件构造器,满足各类使用需求 阅读详情

MyBatis简单插件

代码生成器

准备插件【位置:POM.XML】

 <!--Mybatis代码生成器-->
            <plugin>
                <groupId>org.mybatis.generator</groupId>
                <artifactId>mybatis-generator-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.3.2</version>
                <configuration>
                    <!--配置文件的位置[默认在resources的根目录]-->
                    <!-- <configurationFile>yourLocation/mybatis-generator-config.xml</configurationFile>-->
                    <verbose>true</verbose>
                    <overwrite>true</overwrite>
                </configuration>
            </plugin>

generatorConfig.xml配置文件【名称默认】

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE generatorConfiguration
        PUBLIC "-//mybatis.org//DTD MyBatis Generator Configuration 1.0//EN"
        "http://mybatis.org/dtd/mybatis-generator-config_1_0.dtd">
<!-- 自动生成器的配置(根目录,不做过多介绍)-->
<generatorConfiguration>
    <!--
    	classPathEntry:可以配置多个,也不配置
    	数据库驱动:这里找到相应的驱动jar包就可以了(注:不同数据库的jar不一样)
    		location:里面的是路径(也可以直接写绝对路径 -> 如:E:\mybatis\mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar)
    -->
    <classPathEntry   location="C:\Student\maven\ss\mysql\mysql-connector-java\5.1.26\mysql-connector-java-5.1.26.jar"/>
    <!--
    	context:用于生成一组对象的环境(至少配置1个,可以配置多个)
    	id:表达唯一的名称
    	targetRuntime:用于指定生成的代码的运行环境(MyBatis3/MyBatis3Simple)
    		MyBatis3:默认值
    		MyBatis3Simple:不会生成与Example(案例)相关的方法
    -->
    <context id="DB2Tables"   targetRuntime="MyBatis3Simple" >
        <!--
            用于配置如果生成注释信息(最多可以配置一下)
            suppressAllComments:阻止生成注释 ,默认为false
            suppressDate:阻止生成的注释 时间戳,默认为false
            addRemarkComments:注释是否添加数据库表的备注信息,默认为false
         -->
        <commentGenerator>
            <property name="suppressDate" value="true"/>
            <property name="suppressAllComments" value="true"/>
        </commentGenerator>
        <!--
        	这个应该比较清楚,配置连接数据库的基本信息
        -->
        <jdbcConnection driverClass="com.mysql.jdbc.Driver"
                        connectionURL="jdbc:mysql:///mybatis"
                        userId="root" password="123456">
        </jdbcConnection>
        <!--
        	用于指定JDBC类型和Java类型如何转换,最多可以配置一个
        	forceBigDecimals:控制是否强制将DECIMAL和NUMERIC类型的JDBC字段转换成Java类型的 BigDecimal
        					 默认为false,一般不需要配置
        -->
        <javaTypeResolver>
            <property name="forceBigDecimals" value="false"/>
        </javaTypeResolver>

        <!--
        	javaModelGenerator:用来控制生成的实体类
	        	targetPackage:生成Model类存放位置(包名)
	        	targetProject:指定目标项目路径(根目录)
        		对应的子属性:
	        		trimStrings:判断是否对数据库查询结果进行trim操作(默认false)
        -->
        <javaModelGenerator targetPackage="com.cn.domain" targetProject="src/main/java">
            <property name="trimStrings" value="true"/>
        </javaModelGenerator>
        <!--
        	sqlMapGenerator:生成映射文件存放位置(Mapper.xml文件)
        		targetPackage:生成SQL映射文件(XML文件)在哪个包中
        		targetProject:指定目标项目路径(根目录)
        -->
        <sqlMapGenerator targetPackage="com.cn.mapper" targetProject="src/main/resources">
        </sqlMapGenerator>

        <!--
        	javaClientGenerator:Java客户端生成器(生成Dao/Mapper的接口)
        						该 标签可选(最多配置一个),如果不配置,就不会生成Mapper接口
        		type:选择客户端代码生成器
        			MyBatis3
        				ANNOTATEDMAPPER:基于注解的Mapper接口,不会有对应的XML映射文件
        				MIXEDMAPPER:XML和注解混合形式
        				XMLMAPPER:所有方法都在XML中(接口调用依赖XML)
        			MyBatis3Simple
        				ANNOTATEDMAPPER:基于注解的Mapper接口,不会有对应的XML映射文件
        				XMLMAPPER:所有方法都在XML中(接口调用依赖XML)
        		targetPackage:生成Mapper接口存放的包名
        		targetProject:指定目标项目路径
        -->
        <javaClientGenerator type="XMLMAPPER" targetPackage="com.cn.mapper" targetProject="src/main/java">
            <property name="enableSubPackages" value="true"/>
        </javaClientGenerator>
        <!--
        	table:生成对应表及类名
	        	tableName:对应表名(注:%代表所有)
	        	domainObjectName:对应的类名
        		generatedKey:主键自增的id字段(针对当前 数据库配置MySQL)
        -->
        <table tableName="superman" domainObjectName="SuperMan">
            <generatedKey column="id" sqlStatement="MySql" />
        </table>
    </context>
</generatorConfiguration>

使用
在这里插入图片描述

分页插件

引入

 <!-- 分页插件 -->
<dependency>
    <groupId>com.github.pagehelper</groupId>
    <artifactId>pagehelper</artifactId>
    <version>5.0.0</version>
</dependency>

在mybatis核心配置里配置

<plugins>
    <!--配置分页插件-->
    <plugin interceptor="com.github.pagehelper.PageInterceptor" />
</plugins>

使用

@Test
public void testPage() throws Exception{
    //分页 pageNum:第几页  pageSize:每页条数
    PageHelper.startPage(1, 10);

    SqlSession session = MyBatisUtil.openSession();
    EmployeeMapper mapper = session.getMapper(EmployeeMapper.class);
    List<Employee> employees = mapper.selectAll();
    Page page = (Page) employees;
    System.out.println("第几页:"+page.getPageNum()); //第几页
    System.out.println("总页数:"+page.getPages()); //总页数
    System.out.println("总条数:"+page.getTotal()); //总页数
    System.out.println("结果:"+page.getResult());

    page.getResult().forEach(e -> System.out.println(e));
}
鲁棒优化入门(一)——工具箱Xprog和RSOME的安装与使用 Xprog是由新加坡国立大学的Peng Xiong于2016年发布的一款matlab工具箱,可以用于求解确定性优化、随机优化、鲁棒优化和分布式鲁棒优化问题。 还有一个针对鲁棒随机优化设计的matlab工具箱——RSOME(Robust Stochastic Optimization Made Easy),也可以用来解决一般的线性规划、随机规划、鲁棒优化和数据驱动的分布式鲁棒优化问题。............... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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mybatis-plus是基于mybatis,相对于mybatis,他有许多特性是比较好用的,比如分页查询、表字段自动转换为实体类属性等,使用mybatis-plus与Spring Data JPA有点相似的地方,个人觉得mybatis-plus的分页比JPA的分页好用。其实在mybatis-plus官网上已经有很详细的教程了,在这里写博客也是为了自己能够更好的整理思路。先上一下官网基于sprin...

XiChuan的博客 2万+

java mybatis 代码生成器_Mybatis-Generator

软件简介mybatis.generator解决问题mybatis.generator 后续简称 dalgen,解决mybatis代码自动生成的缺失.对比其他代码生成工具mybatis-generator-maven-plugin mybatis比较官方的代码生成器,生成do,mapper,mapper.xml且生成大量mybatis动态sql.dalgen 除能根据指定表结构生成 do,mappe...

weixin_39683368的博客 406

Springboot整合Mybatis-Plus

springboot整合mybatis-plus

BUG专业户 4949

MyBatis-Plus

MyBatis-Plus (opens new window)(简称 MP)是一个 MyBatis (opens new window)的增强工具,在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。

weixin_73000974的博客 1083

Mybatis-plus的使用

04mybatis-plus的使用 ​ MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis的增强工具,在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。 ​ 特性: 无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对现有工程产生影响,如丝般顺滑 损耗小:启动即会自动注入基本 CURD,性能基本无损耗,直接面向对象操作 强大的 CRUD 操作:内置通用 Mapper、通用 Service,仅仅通过少量配置即可实现单表大部分 CRUD 操作,更有强大的条件构造器,满足各类使用需求 支持

Zeng_1997的博客 384

MyBatis-Plus 使用详解

MyBatis-Plus 摘要 MyBatis-Plus(MP)是基于MyBatis的增强工具,提供无侵入、高性能的CRUD操作支持。核心特性包括:内置通用Mapper/Service、Lambda表达式条件构造、主键自动生成、ActiveRecord模式、分页插件和代码生成器。通过简单配置即可快速实现单表操作,大幅减少重复代码。典型使用流程:添加依赖→配置数据源→创建继承BaseMapper的接口→使用Wrapper构建查询条件。特别推荐Lambda方式避免字段硬编码,并支持物理分页等高级功能。

趁年轻,多去失败 948
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