在mybatisplus中加入乐观锁后,自动填充的更新时间失效了

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在mybatisplus中添加乐观锁后自动填充更新时间失效

程序中加入乐观锁后自动填充更新时间失效了。如果更新时间初始为null,就会有自动填充。但是当数据中更新时间原先就有值的话,自动填充就是失效。这是为什么??? 我...

关于mybatis-plus自动填充策略失效的原因

在更新数据库的时候,发现update_time字段的自动填充失效了,实体里面的字段的注解是加上了的。 @TableField(value = “update_time”, fill = FieldFill.INSERT_UPDATE) 有可能的原因: 一、.mybatis配置文件...

mybatis 自动填充无效_MyBatis-Plus自动填充功能失效导致原因

1:先检查 字段有没有加上注解@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE)@TableField(fill = FieldFill.INSERT_UPDATE...2:有没有实现 MetaObjectHandler 接口 ,并且加入到 Spring 容器@Componentpublic clas...

Mybatis-plus 自动填充 不生效或自动填充数据为null 原因及解决方案

mybatis-plus自动填充不生效 填充的数据为空 使用乐观锁自动填充失效 当字段从数据库查询出来时自动填充不生效问题

Mybatis-Plus的更新操作-自动填充-乐观锁

自动填充 1 数据库修改 2 实体类修改 3 实现元对象处理器接口 4 测试代码 5测试结果 三 乐观锁 1 场景 2 乐观锁与悲观锁 3 模拟不使用乐观锁修改价格产生冲突 3.1 数据库增加商品表 3.2 添加数据 ...

MybatisPlus】简介+入门+CRUD+乐观锁插件+分页插件+逻辑删除

根据名字我们就可以看出来MybatisPlus是Mybatis的增强版,事实上也是如此,MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具, MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。 有哪些特性? ...

浅谈:MyBatis-Plus的CRUD与乐观锁,分页插件,逻辑删除

浅谈:MyBatis-Plus的CRUD与乐观锁,分页插件,逻辑删除 MyBatis-Plus官方文档连接 什么是MyBatis-Plus 请点击上面官方文档查看 代码演示:代码注释为功能详细解释 数据库 创建maven项目,基于springboot,mvc请参考官网 ...

MyBatisPlus入门,crud扩展,主键生成策略,乐观锁,分页查询,条件构造器,代码自动生成器

MyBatisPlus 简介 mybatisi - plus是MyBatis的一个强大的增强工具包,用于简化开发。这个工具包为MyBatis提供了一些高效、有用、开箱即用的特性,使用它可以有效地节省您的开发时间。 可以简化CRUD代码 特性 无...

MybatisPlus中的删除操作,逻辑删除

删除操作: 1、根据id删除一条记录 Test void testDeleteById() { int count = userMapper.deleteById(14);... // 批量删除,这里的id集合,18,19数据库数据确实存在,20不存在 int count = userMapper.dele

MyBatis-Plus(概述、快速入门、日志配置、主键生成策略、自动填充、CRUD、性能分析插件、条件构造器、代码...

文章目录JSON(一)什么是json? JSON (一)什么是json? JSON(JavaScript Object Notation)是 JavaScript 对象表示法,是一种轻量级的数据交换格式;基于 ECMAScript 的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本...

mybatisplus 结果_MyBatisPlus详解

javajava8java开发MyBatisPlus详解 MyBatisPlus详解官网链接:链接简介MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具, MyBatis的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。MyBatis 最好的搭档,就像...

J-框架-mybatis-plus

损耗小:启动即会自动注入基本 CURD,性能基本无损耗,直接面向对象操作 强大的 CRUD 操作:内置通用 Mapper、通用 Service,仅仅通过少量配置即可实现单表大部分 CRUD 操作,更有强大的条件构造器,满足各类使用...

MyBatisPlus极速入门

MyBatisPlus可以节省我们大量工作时间,所有的CRUD代码它都可以自动化完成! JPA 、 tk-mapper、MyBatisPlus,偷懒用的! 简介 是什么? MyBatis 本来就是简化 JDBC 操作的! 官网:https://baomidou.com/,简化 MyBatis ...

Mybatisplus

MybatisPlus可以节省我们大量的工作时间所有的CRUD代码都可以自动化完成 JPA、tk-mapper、Mybatisplus 简介 是什么?Mybatis本来就是简化JDBC操作的 官网:https://mp.baomidou.com/ MybatisPlus,简化Mybatis ...

MyBatisPlus:学习MyBatisPlus

文章目录1、MyBatisPlus简介2、快速开始 1、MyBatisPlus简介 1、MyBatisPlus是什么? 官网:MyBatisPlus官网 MyBatis用简化JDBC,MyBatisPlus用于简化MyBatis MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具,...

MyBatisPlus详解

特性支持数据库架构快速开始配置日志CRUD拓展insert插入雪花算法测试不同的主键自增策略update更新自动填充乐观锁测试mybatisplus乐观锁select查询操作分页查询删除操作逻辑删除性能分析插件条件构造器代码生成器 ...

MyBatisPlus(三)CRUD接口操作

一、CRUD扩展 Insert 插入 // 测试插入 @Test public void testInsert(){ User user = new User(); user.setName("tom"); user.setAge(2);... int result = ...// 帮我们自动生成id System.out.println(result

mybatisplus 结果_Mybatisplus真香

Mybatis-plus注意:@MapperScan("mappeer包全路径")mapper接口实现BaseMapper会自动写好基本的CRUD语句参数是一个wapper,条件构造器配置日志mybatis-plus: configuration: log-impl: org.apache.ibatis.logging....

MyBatisPlus

MybatisPlus可以节省大量的时间,偷懒,所有的CRUD代码都可以自动完成 JPA、tk-mapper、MybatisPlus mybatis的基础上,只做增强,不做改变、简化开发、提高效率 2、特性 无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对...

MyBatisPlus笔记

MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具, MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生 愿景 我们的愿景是成为 MyBatis 最好的搭档,就像 魂斗罗 的 1P、2P,基友搭配,效率翻倍...

MybatisPlus

MybatisPlus可以节省我们大量的工作时间,所有的CRUD代码他都可以自动生成 MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具, MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。 官网:...

在线教育项目第一天

前置知识 Java基础 MySQL JDBC JavaWeb servlet jsp cookie session filter ...很多领域都很流行 母婴 学前教育 少儿教育 小学生 高校学生 留学 执业考试 职业技能 成人外语 个人兴趣 商业模式 B2C Business

MybatisPlus3.4.1学习笔记

MybatisPlus3.4.1,注意版本差异 个人基于"狂神说"教学视频的学习笔记,可能存在一定纰漏和错误 部分内容来MP官网和其他网络资源 特性 无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对现有工程产生影响,如丝般顺滑 ...

MybatisPlus学习笔记

MybatisPlus学习笔记 一、简介 ​ MyBatis-Plus 简称 MP是一个 MyBatis 的增强工具, MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。 特性: 无侵入:只做增强不做改变,引入它不会对现有工程...

MyBatisPlus详细学习

MyBatisPlus学习 一、简介 MyBatis-Plus(简称 MP)是一个 MyBatis 的增强工具, MyBatis 的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。 官方文档:https://mp.baomidou.com/guide/#%E7%89%B9%E6%80%A7 ...

MybatisPlus的使用

2.真是开发,version(乐观锁) , deleted(逻辑删除) , gmt_create, gmt_modified 3.创建一个springboot项目导入依赖 <!--内置了Tomcation--> <dependency> <groupId>org.spr

OpenGL-Shader

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性,介绍用法 6.性能调优,如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

Visio_2016

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matlab神经网络30个案例分析

【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)。

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