Ibatis3 发布 功能展示

本文介绍了MyBatis框架中的动态SQL特性,包括基于XML的动态SQL配置、Mapper注解、SelectBuilder工具类以及如何通过实现特定接口来拦截执行过程。通过示例展示了动态SQL的简洁性和灵活性。

ibaits 

 

        1:Dynamic SQL:动态SQL对熟悉JSTL或基于xml的文本处理的程序员来说是很好理解的,采用了基于OGNL的表达式后更是让XML mapper的配置减少到原来的一半。示例代码如下: 

 

<select id=”findActiveBlogWithTitleLike” parameterType=”Blog” resultType=”Blog”>
    SELECT * FROM BLOG
    WHERE state = ‘ACTIVE’
    <if test=”title != null”>
    AND title like #{title}
   </if>
</select>

 

 

         2:Maper Annotations:这个功能比较鸡肋,至少偶是这样认为。程序员在代码中写sql,这个给人的感觉是回到了jdbc的环境中,而且 Annotaciton和java代码高度耦合了,并非配置优先。

 

         3:SelectBuilder:用java代码来写sql,它使用static import和ThreadLocal变量的方式来保证语法的简介,很容易的去处理交织的条件和SQL格式化。 

public String selectBlogsSql() {
    BEGIN(); // Clears ThreadLocal variable
    SELECT("*");
    FROM("BLOG");
    return SQL();
}


 

 表达的结果是:select * from blog;

 

         4:暴露底层接口:ibatis可以通过实现一些接口来拦截执行某些特定的功能点,默认情况下有4种:

 * Executor(update, query, flushStatements, commit, rollback, getTransaction, close, isClosed) * ParameterHandler(getParameterObject, setParameters) * ResultSetHandler(handleResultSets, handleOutputParameters) * StatementHandler(prepare, parameterize, batch, update, query)

 

具体的实例请看:ibatis user guide

 

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
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