Nutz 最早的雏形就是一个 SQL 映射工具

本文介绍了Nutz SQL管理器的设计理念与实现方式,着重强调了直接编写SQL的优势,并提供了具体的使用示例。
实际上 Nutz 最早的雏形(大概3-4年前吧)就是一个 SQL 管理器,类似 iBatis, 因为我很喜欢直接写 SQL。
我不喜欢 iBatis 的原因是因为它用 XML 管理 SQL
我希望我的 SQL 能写在一个 SQL 文件里,然后用 Eclipse 的 SQL Editor 打开,这样我可以看语法高亮
并且我希望我的 SQL 可以直接全选,然后在数据库客户端里直接执行。 所以我是这么规定 SQL 文件的格式的:

[list=1]
[*]必须是个合法的 SQL
[*]每条 SQL 前面的一行注释的内容,表示这个 SQL 的 key
[/list]

所以,我可以这么写:

/*------------------------------------------------*/
/*abc.insert*/
INSERT INTO t_abc (name,value) VALUES(${name},${value});
/*------------------------------------------------*/
/*abc.delete*/
DELETE FROM t_abc WHERE name=${name}

里面的注释 /*--------------------*/ 没什么意义,就是为了看的清楚


在 Java 代码里可以这么写

Dao dao = new NutDao(dataSource,new FileSqlManager("demo.sqls"));
Sql<?> sql = dao.sqls().createSql("abc.insert");
sql.set("name","zozoh").set("value","Hello!!!");
dao.execute(sql);


至于执行查询的 SQL,以及如何取值,还有很多 Nutz SQL 的详细细节,请看

[url=http://nutz.googlecode.com/files/Nutz_Dao_Book.pdf]Nutz.Dao 的用户手册[/url] Dao 自定义 自定义SQL操作 一节,里面有详细的代码实例,以及说明
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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