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我也要
不得不说，idea的坑有点多
mybatis报这个错的原因是因为文件识别出错的原因，也就是识别不到xxx.xml文件。
在springboot项目中，mybatis文件的存放路径一般是这样的：
在你创建好文件后，变成这样了
错就错在mybatis解析文件夹会将这个解析成 mybatis.mapper文件夹，注意，这里没有分级了。
解决办法：
先创建好mybatis文件夹，在建一个文件，随后再创建一个mapper文件夹，保证分级文件夹的形成，然后在mapper文件夹中写你自己的.xml文件就好了，具体结构如下图所示
然后再把创建的文件删除（主要是不美观），变成如下图所示：
接下来再运行一下：
ok，成功读取数据出来了。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Maven使用Mybatis出现org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found)错误
在确保其他配置都正确的情况下，检查打包时有没有将Mapper.xml一起打包进来。如果你是把Mapper.xml文件和Mapper类放在一起，或者是通过Mybatis逆向工程生成而直接拷贝的文件，很容易出现org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found)异常，原因是Maven编译时没有把*...
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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深入解析 org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found) 异常及解决方案
在使用 MyBatis 进行数据持久化开发时，org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found) 是一个常见且令人头疼的异常。这个异常意味着 MyBatis 无法找到与 Mapper 接口方法对应的 SQL 映射语句，导致程序无法正常执行数据库操作。本文将深入分析该异常产生的原因，并提供详细的解决方案。
mybatis中出现org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found)异常处理
常见原因简析 1、namespace名称不对 2、sqlID不对 前后不对应 3、变量名称问题 以上问题就很easy了 IDEA编辑器问题导致异常org.apache.ibatis.binding.bindingException:绑定语句无效（未找到）： 原因：新版IDEA不再编译source folder下的xml文件 处理办法： 1、pom.xml文件 build标签下添加如...
解决java中mybatis报错：org.apache.ibatis.binding.BindingException：Invalid bound statement (not found)：xx
org.apache.ibatis.binding.BindingException：Invalid bound statement (not found)：xx
org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found) 出现原因及解决办法
org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found) ：出现原因及解决办法 提示：阅读本博客预计需要你 3-5分钟的时间 首先我们了解这是mybatis的绑定异常，没有找到相关的语句，先说一下出现这种问题的一般原因 ： XML文件中的id与mapper接口中不相同 namespace 不对应，找不到返回的实体类或者文件名称不规范 没有【mybatis.mapper-locations=classp
org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found) 关于 mybites 发生的异常！
注意 @MapperScan(basePackages = {"com.xxx.module.maintain.*",}) 此处要扫描包下mapper的所有不能使用一个※ ，使用后 单独注入 mapper 是好用的但是假象， 要注入他的上层serviece 就会报上边的错误！请检查你的 MyBatis 配置文件或映射文件，确保正确定义了你所使用的 SQL 语句。请确保你在调用 SQL 语句时使用了正确的语句 ID，语句 ID 应与映射文件中定义的 ID 保持一致。以上都不是，那么要看下我们的启动类了！
BindingException: Invalid bound statement (not found)
org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): com...UserInfoMapper.listByRole 报错描述： 程序一直可以正常运行，本次代码修改操作添加了新的依赖，也添加了新的mapper, xml文件。之前一运行所有的数据库查询接口无论新旧都会报这个错误。 网上的百度到的大多方法主要有以下可能： 1、检查xml文件的namespace 是否和Mapper interface 所在
Invalid bound statement (not found)出现的原因和解决方法
先自我介绍一下，小编13年上师交大毕业，曾经在小公司待过，去过华为OPPO等大厂，18年进入阿里，直到现在。深知大多数初中级java工程师，想要升技能，往往是需要自己摸索成长或是报班学习，但对于培训机构动则近万元的学费，着实压力不小。因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。（1）在pom.xml文件进行配置，让maven默认加载xml文件，然后就重新构建一下。把xml文件放到resources目录中（不推荐）...
org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found)
Springboot项目中，在mybatis中mapper数据库操作接口(有的称DAO，有的直接说mapper,都只同一文件)与mapper配置文件在做映射绑定的时候出现问题，简单说，就是接口与xml要么是找不到，要么是找到了却匹配不到。select元素中resultMap属性名在xml文件中有对应的resultMap元素，且元素的id与select元素的resultMap属性保持一致。4）xml文件文件名不对，后缀名不是xml，有的时候新建了个不是xml的文件，写好内容后，文件后缀名忘记修改。
org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found):的三种解决方式
在使用mybatis-plus自定义SQL的时候，没有使用注解方式，而是将SQL语句写在mappper.xml文件中，就报了这个错：org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): 说某个方法没找到。 原因：maven默认加载机制，只会把src/main/java文件夹中的java类型文件进行加载，其他类型文件不会加载 解决方式： 方式一：手动复制xml文件到target目录 方式二：将xml文
mybatis错误:org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found)
一、问题描述 运行项目，访问Controller提示错误如下: org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): com.fendo.plus.core.modules.sys.service.UserService.selectById at org.apache.ibatis.
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