06-查询操作

本文介绍了如何使用MyBatisPlus进行单个和多个用户的ID查询,以及通过Map进行条件查询。此外,详细展示了MyBatisPlus的分页查询实现,包括原始的limit分页、PageHelper插件以及MyBatisPlus内置的分页插件的配置和使用。通过简单的配置和Page对象,使得分页查询变得非常便捷。

查询操作

  • 通过id查询单个用户
@Test//通过id查询单个用户
public void testSelectById(){
    User user = userMapper.selectById(1L);
    System.out.println(user);
}

  • 通过id查询多个用户
  @Test//通过id查询多个用户
    public void testSelectBatchIds(){
        List<User> users = userMapper.selectBatchIds(Arrays.asList(1L, 2L, 3L));
        users.forEach(System.out::println);
        //System.out.println(users);
    }
  • 条件查询 通过map封装
@Test//通过条件查询之一  map
public void testMap(){
    HashMap<String, Object> map = new HashMap<>();
    //自定义要查询的
    map.put("name","root");
    map.put("age",20);
    List<User> users = userMapper.selectByMap(map);
    users.forEach(System.out::println);
}

分页查询

分页在网站的使用十分之多!

1、原始的limit分页

2、pageHelper第三方插件

3、MybatisPlus其实也内置了分页插件!

如何使用:

1、配置拦截器组件

  • config - MyBatisPlusConfig
 //分页插件
@Bean
public PaginationInterceptor paginationInterceptor() {
    return new PaginationInterceptor();
}

2、直接使用page对象即可

   @Test//测试分页查询
    public void testPage(){
        //参数一current:当前页   参数二size:页面大小
        //使用了分页插件之后,所有的分页操作都变得简单了
        Page<User> page = new Page<>(2,5);
        userMapper.selectPage(page,null);
        page.getRecords().forEach(System.out::println);
        System.out.println("总页数==>"+page.getTotal());
    }
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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