Using Ibatis

最新推荐文章于 2018-01-17 10:26:35 发布
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#iBATIS

博客提及所有代码被导出为一个文件，但未提供更多信息技术相关关键信息。
All codes is exported as a file:
出现Logging initialized using ‘class org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl‘ adapter的解决方法
码农研究僧的博客
01-07 2万+
出现Logging initialized using ‘class org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl‘ adapter的解决方法
Using Ibatis 1
zerostar88的专栏
06-21 98
1.mapping file: site.xml [code="xml"] Select SITEID,ITEMNAME,ITEMVALUE from siteConfig update siteConfig set ITEMVA...
Using Ibatis 2
zerostar88的专栏
06-21 114
2. DB table: employee.sql, and SiteConfig.sql [code="sql"] -- phpMyAdmin SQL Dump -- version 2.10.2 -- http://www.phpmyadmin.net -- -- 主机: localhost -- 生成日期: 2009 年 06 月 21 日 13:33 -- 服务器...
ibatis和mybatis的区别
热门推荐
geyouchao的专栏
07-09 3万+
ibatis和mybatis的区别
Using ibatis from scratch
SAm
06-08 114
1. mapper xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//ibatis.apache.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://ibatis.apache.org/dtd/ibatis-3-mapper.dtd"> <mappe
ibatis的总结
kinsyo的博客
01-17 652
一、       了解iBATIS 1.什么是iBATIS “一个映射层，在对象和数据库间传递数据，并保持两者与映射层本身独立”  iBatis 不是直接在类和数据表或字段与列之间进行关联，而是把SQL语句的参数和返回结果映射至类。iBatis是出于类和数据表之间的一个中间层。这使得它在类和数据表之间进行映射时更加灵活。 iBATIS 是把SQL语句的参数和返回结果映射至类 SQL映射：
iBatis学习笔记
h
07-25 758
iBatis学习笔记 SqlMapConfig.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE sqlMapConfig PUBLIC "-//ibatis.apache.org//DTD SQL Map Config 2.0//EN"   "http://ibatis.apache.org/dtd/sql-map...
IBatis.net介绍
u014712365的博客
11-20 4443
IBatis.net介绍 IBatis.net 是2001年发起的开源项目,它是一个轻量级的ORM框架,现在IBatisNET已经是属于Apache下的一个子项目了,最新版本是1.6.2. 官方网站:http://www.mybatis.org/ .net项目下载地址:http://code.google.com/p/mybatisnet/ DataMapper:通过配置映射关系的xml业务对象...
ibatis培训教程
09-10
#### 五、使用动态SQL (Chapter 5: Using Dynamic SQL) - **动态SQL**: 在运行时动态生成SQL语句的技术。 - **iBATIS支持**: - 提供了多种标签如`if`、`choose`、`when`、`otherwise`等来构建动态SQL语句。 - ...
学习Ibatis的简易教程：配置和操作数据库，包括读取、添加和删除数据。
Ibatis is a lightweight, simple tutorial that guides us through the process of using and learning iBatis, helping to understand the framework. iBatis is a data persistence framework similar to ...
备考规划考研复习全周期管理策略：论文重点突破与高并发项目实践结合方案设计
最新发布
12-07
内容概要：本文围绕一场重要考试的备考规划展开，详细列出了复习资料（如视频、脑图、红宝书）、学习方法（看视频2-3遍、夯实基础）、重点任务（细看论文视频、专注近2年真题）以及阶段性
数据基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
12-07
【数据】基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
3HAC035753-002_rev00.pdf
12-07
3HAC035753-002_rev00
十种智能优化算法优化RBF神经网络多输入单输出回归MATLAB完整代码和数据
12-07
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型，其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数（spread），以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络：使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测：对输入特征进行回归预测，适用于连续值输出问题。 性能对比：对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能，绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备：导入数据，随机打乱，划分训练集和测试集（默认7:3）。 数据归一化：使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模：使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环： 调用优化算法（从指定文件夹中读取算法文件）优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果，保存性能指标。 结果可视化： 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标（MAE、RMSE、MAPE、MBE）柱状图。 十种智能优化算法分别是： GWO：灰狼算法 HBA：蜜獾算法 IAO：改进天鹰优化算法，改进①：Tent混沌映射种群初始化，改进②：自适应权重 MFO：飞蛾扑火算法 MPA：海洋捕食者算法 NGO：北方苍鹰算法 OOA：鱼鹰优化算法 RTH：红尾鹰算法 WOA：鲸鱼算法 ZOA：斑马算法
一周营养食谱表格（早餐、午餐、晚餐）.docx
12-07
一周营养食谱表格（早餐、午餐、晚餐）.docx
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-07
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）内容概要：本文档围绕电力系统潮流计算展开，重点介绍了基于PowerWorld的仿真方法，并结合Matlab实现了牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法两种经典潮流计算算法。文档不仅涵盖理论推导与Matlab编程实现，还提供了多个相关科研方向的技术支持，如智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统状态估计等，展示了其在电力系统分析中的综合应用价值。此外，文档附带丰富的Matlab代码资源和仿真案例，便于读者实践与拓展。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本原理与实现方法；②学习牛顿拉夫逊法与高斯赛德尔法的算法差异与适用场景；③利用Matlab进行PowerWorld仿真与数据分析，提升科研与工程实践能力； 阅读建议：建议结合文档提供的Matlab代码进行实际操作，逐步理解算法实现细节，并尝试在不同电网模型中验证算法效果，以加深对潮流计算过程的理解与应用能力。
3HAC020993-en.pdf
12-07
ABB工业机器人手册
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