前段时间因为需求变更，使用Mybatis写SQL的时候需要自定义ResultMap，在使用的过程中也遇到了很多奇怪的问题，搞不懂是什么原因，各路大神有知道的还请指导指导 在同一个映射文件里，我的第一个ResultMap对应的...

今天我在使用Eid=1 & Sid=">shuxue 向下一个页面传递Sid和Eid的值时发现Sid的值发现无论如何都传不过来，并且前面的页面传递没有错误，结果经过一番的检查和折腾我发现错误出现在Eid和Sid的顺序上，其实只需将其改...

读取一个到list中 public List<Employee> getEmpsByLastNameLike(String lastName); <!-- public List<Employee> getEmpsByLastNameLike(String lastName); --> <!--resultType：如果返...

如果sql查询到的字段与pojo的属性名不一致，则需要使用resultMap将字段名和属性名对应起来，进行手动配置封装，将结果映射到pojo中，resultMap是Mybatis最强大的元素，它可以将查询到的复杂数据（比如查询到几个表中...

Mybatis 自定义映射和分布查询： 自定义映射 自定义resultMap，实现高级结果集映射 id ：用于完成主键值的映射 result ：用于完成普通列的映射 association ：一个复杂的类型关联;许多结果将包成这种类型 ...

Hibernate:全自动 黑箱操作，无法优化SQL 需要学HQL mybatis：半自动框架 轻量级的框架 自己写SQL 可以优化 SQL与JAVA编码分离 配置文件配置即可 &lt;configuration&gt;...environment id...

爬取小说任务分析输出效果 任务 爬取起点小说网中任意一篇文章的目录（以三体为例） 把文章保存到文件中 ..." target="_blank" data-eid="qd_G55" data-cid=".*?">.*?</a> 把要保存的用

1）创建一个spring-mybaits-oracle这么一个javaweb或java工程 2）导入spring，mybatis，c3p0，oracle和 “mybatis提供的与spring整合的插件包” 3）创建emps.sql表，使用oracle或mysql语法 ...

Mybatis的mapper标签 namespace属性说明 ...

文章目录RestfulCRUD（员工列表）1. 员工列表1.查询所有员工2. thymeleaf公共片段抽取语法3.... th:class 实现员工管理和Dashboard动态高亮5. 遍历集合显示员工信息2. 员工添加1. 来到员工添加页面2....

1. 当表的字段与实体类的属性不一致例如我的表里的字段是emp_name javaBean类里面是name, 这时mybatis自动映射不能帮忙了1. 将 name 改为 empName 就可以2. 用resultMap来映射在mapper.xml文件里面 &...

在使用mybatis insert时，使用id自增有时需要返回最新插入的id； SELECT LAST_INSERT_ID() AS ID insert into t_employee (ID, EmployeeName, Position, Salary, Tel, DepartmentID ) values (#{id,jdbcType=...

一、级联查询的时候，可以在一个 java bean里定义一个要关系 的类类型。在resultMap中写bean.属性名从而关联别一个表的字段， eg; @Alias(&amp;amp;quot;emp&amp;amp;quot;) public class Employee { ...

自定义结果映射规则 &lt;!-- resultMap自定义某个javabean的封装规则 type：自定义规则的java类型 id：唯一id方便引用 --&gt; &lt;resultMap type="entity.Employee"......

一.一对一(双向) 1.外键关联 两个类：User{uid,name,loginInfo},LoginInfo{lid,username,password,user} 两张表：t_user主表,t_logininfo从表 LoginInfo.hbm.xml文件 ... <many-to-one name="user

&lt;!-- 添加 --&gt; &lt;insert id="saveBatchMemberRoleConnRepModel" parameterType="java.util.List"&... (member_id,role_id,rank_id,time_rang,begin_...

转载：https://www.cnblogs.com/shuaifing/p/7811110.html 知识点：查询一个实体类，并查出这个类下面的集合 Employee.java实体类 ...public class Employee { private Integer eId; private String eName; p...

简单的搭建。 MyBatis实战——前身iBatis、基础环境搭建和如何"钓鱼"这篇写了基础的环境搭建和代码操作。 我这里是使用了xml加interface结合的方法进行操作。现有Employee类。如果是简单的select，可以看看下面...

Hibernate 总结流程: 重要的几个类 与接口: Configuration接口:Configuration类的实例首先定位映射文档位置、读取配置，然后创建SessionFactory对象。 SessionFactory接口：SessionFactory接口负责初始化...

一般都是结合数据库自动生成主键来使用，由于是数据库生成的主键， 所以在这个对象持久化到数据库之前是对象中的这个属性是没有属性值的，但是在持久化之后又想使用这个主键， 出现这样的情况时可以keyProperty="id...

爬了一下起点小说网的内容，结果发现打印页面内容时丢失了部分内容 这个是我的代码 import re import urllib2 user_agent ='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;... rv:49.0) Gecko/20100101 Firefox/49.0' ...

myeclipse(springmvc+spring+mybatis)

springmvc的REST_CRUD

templates/base.html &lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; {% block head %} &lt;meta charset="utf-8"...{{ url_for('static', filename='images/p

为什么要使用结果映射？？ --> 关联对象查询->多表查询要使用 关联映射处理方式 ...嵌套结果：使用嵌套查询把所有结果一次查出 ...嵌套查询 : 多次查询，合并结果 ...注意：这里bean类就统一不放了......

自动映射例子 当数据库名称与pojo一致时候，可以直接自动映射 &lt;select id="selectUsers" resultType="...&gt;... select id, username, hashedPassword ...当数据库名称与p...

Setinterval全面介绍源文件： From: <由 Windows Internet Explorer 7 保存> Subject: =?gb2312?B?c2V0SW50ZXJ2YWzIq8PmtcS96cnc?= Date: Tue, 3 Jun 2008 11:10:01 +0800 ...Content...

通过C语言开发一个简单的项目：学生成绩管理系统 1.C语言知识点的综合运用，加深对C语言的理解，学会结构化编程的思想 2.熟悉企业软件开发的基本流程，树立软件工程的思维和概念 3.具备独立开发一个小型甚至中型软件的能力：XX管理系统 4.具备企业初级工程师的能力和水平，实现从学生到工程师的初级跨越 关注更多新教程，可以关注微信号：armlinuxfun（嵌入式工程师自我修养） 让学生通过一个C语言项目的开发，熟悉软件工程流程，树立软件工程和模块化编程的概念和思维，具备独立开发一个小型甚至中型C语言项目的能力。完成从学生到企业初级工程师的零基础跨越。

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

代码文件与B站上的视频教程同步，记录完整的模型分析建模过程，还有注意事项，包括我自己走的弯路，代码内容与接下来我要发布的博客同步。