MyBatis之输入(parameterType)与输出(resultType、resultMap)映射 2017/9/30在MyBatis中，我们通过parameterType完成输入映射(指将值映射到sql语句的占位符中，值的类型与dao层响应方法的参数类型一致)，通过resultType完成输出映射(从数据库中…

几种遍历方式&#xff1a; /*** */ package effectiveUse;import java.util.Iterator; import java.util.List;/*** author weijie** 2019年4月13日*/ public class ForEachList {/** 方式1&#xff1a;开始时候*/public void countSizeForEachList(List<Integer> list)…

MyBatis之优化MyBatis配置文件中的配置 2017/9/30MyBatis配置文件很重要&#xff0c;首先我们来看看MyBatis配置文件中的内容和顺序: 文件目录结构如下: 1.<properties>属性定义 可以把一些通用的属性值配置在属性文件中&#xff0c;加载到mybatis运行环境内。例如创建d…

在python中&#xff0c;如何使用word2vec来计算句子的相似度呢&#xff1f; 第一种解决方法 如果使用word2vec&#xff0c;需要计算每个句子/文档中所有单词的平均向量&#xff0c;并使用向量之间的余弦相似度来计算句子相似度&#xff0c;代码示例如下&#xff1a; import …

Spark Spark 是什么? Apache Spark?是用于大规模数据处理的快速和通用引擎. 速度:在内存中,运行程序比Hadoop MapReduce快100倍&#xff0c;在磁盘上则要快10倍. Apache Spark具有支持非循环数据流和内存计算的高级DAG执行引擎. 易用:可以使用Java&#xff0c;Scala&#…

MyBatis之使用resultMap实现高级映射 2017/09/30对于数据库中对表的增删改查操作&#xff0c;我们知道增删改都涉及的是单表&#xff0c;而只有查询操作既可以设计到单表操作又可以涉及到多表操作&#xff0c;所以对于输入映射parameterType而言是没有所谓的高级映射的&#xf…

推荐系统架构&#xff1a;https://www.cnblogs.com/kobedeshow/p/3569525.html 推荐系统介绍和基本架构流程:https://blog.csdn.net/LHWorldBlog/article/details/80822719

MyBatis之查询缓存 2017/09/30正如大多数持久层框架一样&#xff0c;MyBatis同样也提供了对查询数据的缓存支持。今后我们要学习的SpringMVC框架属于系统控制层&#xff0c;它也有它的缓存区域&#xff0c;对响应的jsp页面进行缓存&#xff1b;Spring属于系统业务层&#xff0c…

链接&#xff1a;https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html

MyBatis3.x和Spring3.x的整合 2017/10/021.mybatis和spring整合的思路 1.让spring管理SqlSessionFactory 2.让spring管理mapper对象和dao 使用spring和mybatis整合开发mapper代理及原始dao接口。 自动开启事务&#xff0c;自动管理sqlsession 3.让spring管理数据源(即数据库连接…

转载链接&#xff1a;https://www.cnblogs.com/yaowen/p/9471389.html 代码使用模板使用&#xff1a; package test;public class A extends B {public String toString() {return "A";}public static void main(String[] args) {A a new A();a.say();A.AIn aa a…

特征选择是特征工程中的重要问题&#xff08;另一个重要的问题是特征提取&#xff09;&#xff0c;坊间常说&#xff1a;数据和特征决定了机器学习的上限&#xff0c;而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见&#xff0c;特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的…

sklearn中的交叉验证&#xff08;Cross-Validation&#xff09; sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库&#xff0c;用过的都说好。今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法&#xff0c;主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluati…

样本数目&#xff1a;运行时得到的取样器响应结果个数 最新样本&#xff1a;最近一个取样器结果的响应时间 平均&#xff1a;所有取样器结果的响应时间平均值 偏离&#xff1a;所有取样器结果的响应时间标准差 吞吐量&#xff1a;每分钟响应的取样器结果个数 中值&#xf…

结论&#xff1a;java中静态属性和静态方法可以被继承&#xff0c;但是没有被重写(overwrite)而是被隐藏. 原因&#xff1a; 1). 静态方法和属性是属于类的&#xff0c;调用的时候直接通过类名.方法名完成对&#xff0c;不需要继承机制及可以调用。如果子类里面定义了静态方法…

1. 损失函数 损失函数是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度&#xff0c;它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示&#xff0c;损失函数越小&#xff0c;模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分&#xff0c;也是结构风险函数重要组成部分。…

转载&#xff1a;https://mp.weixin.qq.com/s/EMWFFPsaKaGc8FO1g-htzg 推荐ApacheCN开源的一个机器学习路线图 原创&#xff1a; 机器学习初学者 机器学习初学者 今天 推荐一个ApacheCN开源的一个机器学习路线图&#xff1a; https://github.com/apachecn/AiLearning 注意…

卷积神经网络&#xff08;Convolutional Neural Network&#xff0c;简称CNN&#xff09;&#xff0c;是一种前馈神经网络&#xff0c;人工神经元可以响应周围单元&#xff0c;可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。 卷积神经网络是受到生物思考方式启发的ML…

以下是学习过程中查询的资料,别人总结的资料,比较容易理解(站在各位巨人的肩膀上,望博主勿究) 创建型 抽象工厂模式 http://www.cnblogs.com/java-my-life/archive/2012/03/28/2418836.html 工厂方法 http://www.cnblogs.com/java-my-life/archive/2012/03/25/2416227.html 建…

线性预测 线性预测(linear prediction)根据随机信号过去的p个已知抽样值序列为Sn-1&#xff0c;Sn-2&#xff0c;…Sn-p&#xff0c;预测现时样值Sn的估计值的方法。预测公式是一个线性方程&#xff0c;所以这种预测称为线性预测。 声音的构成 声音频率决定音调&#xff1b;声…