mybatis知识梳理

mybatis知识梳理

Mybatis 的前身是ibatis ,是Apache的开源框架,
小巧灵活,简单易学,半自动化的ORM框架,
Mybatis 专注sql本身,是个足够灵活的dao层解决方案
适用于性能要求较高和需求多变的互联网项目
搭建MyBatis开发环境
1.下载mybatis-3.2.2.jar包并导入工程
2.编写MyBatis核心配置文件(configuration.xml)
3.创建实体类-POJO
4.DAO层-SQL映射文件(mapper.xml)
5.创建测试类
读取核心配置文件mybatis-config.xml
创建SqlSessionFactory对象,读取配置文件
创建SqlSession对象
调用mapper文件进行数据操作
MyBatis框架优缺点
优点
与JDBC相比,减少了50%以上的代码量
最简单的持久化框架,小巧并简单易学
SQL代码从程序代码中彻底分离,可重用
提供XML标签,支持编写动态SQL
提供映射标签,支持对象与数据库的ORM字段映射
缺点
SQL语句编写工作量大,对开发人员有一定要求
数据库移植性差,不能随便更改数据库

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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