Mybaits生产线上问题

解决MyBatisInvalidboundstatement错误
生产环境中遇到MyBatis的Invalidboundstatement异常,原因是接口找不到对应的XML映射文件。问题出在PropertySelectionMapper.xml被误改为PropertySelectionxxxMapper.xml。修复方法是将XML文件名改回与接口名匹配,即恢复为PropertySelectionMapper.xml。

前言

目前国内Java开发大多数都会用mybatis进行数据库的操作,今天生产突然发生一个Invalid bound statement错误,相信大家都对这个错误很熟悉,其实就是接口找不到对应绑定的xml

解决

在第一版开发的时候有一个接口叫PropertySelectionMapper这个名字,同时有一个配套的PropertySelectionMapper.xml文件,但是出错的时候发现PropertySelectionMapper.xml文件名被人误改了,名字变为了PropertySelectionxxxMapper.xml,导致了找不到绑定的xml文件,因此产生了

Caused by: java.lang.RuntimeException:  Invalid bound statement (not found): com.zxc.PropertySelectionMapper.softDeleteById
org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): 
com.zxc.PropertySelectionMapper.softDeleteById

知道问题就好解决了,把PropertySelectionxxxMapper.xml改回PropertySelectionMapper.xml名字即可

总结

其实问题并不难,就是要确定为什么找不到xml文件,我是因为之前看源码的时候注意到mybatis默认情况下是根据接口名称去找对应的xml文件的,有兴趣的可以看看我之前写的系列,虽然可能不怎么样

mybatis源码分析

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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