- 使用POI以OLE对象的形式向excel中插入附件(pdf为例)
庄周的大鱼
excelpoiEasyExcel经验分享填充附件OLE
前言:最近在使用easyExcel操作excel文件时,一直想找到一个方法可以往excel中填充附件,但是目前只发现POI可以插入附件,于是将方法记录如下:实现:这个方法主要是使用ApachePOI的HSSFWorkbook类来创建一个Excel文件,并在其中插入了一个作为OLE(ObjectLinkingandEmbedding)对象的PDF文件。同时,它还关联了一个图片,作为该PDF文件的预览
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
小蜗子
知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- AI相关技能
liuhehe321
人工智能
AI相关掌握Python语言,了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法,会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练,例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频,文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台,存在共计7亿左右的特征数据,读取5K,写入2K左右的访问量,并对同一个特征有读写不同特征版本的需求•拥有MATLAB,R,SAS等语言3年以上的应用经验;•熟悉Python语言及
- db-gpt docker部署进坑
gaohongfeng1
gptdocker容器
1.docker不支持gpu,参考之前文章2.docker容器启动就关闭,dockerps-a查看容器状态为exited停止定位问题:(1)查看日志dockerlogsdbgpt-f(2)日志错误最后一行:ValueError:Path/app/models/text2vec-large-chinesenotfound发现没有embedding模型,就启动dockerimage时,docker因为
- 使用 Coze 搭建 TiDB 助手
TiDB_PingCAP
数据库开源分布式TiDBtidb
导读本文介绍了使用Coze平台搭建TiDB文档助手的过程。通过比较不同AIBot平台,突出了Coze在插件能力和易用性方面的优势。文章深入讨论了实现原理,包括知识库、functioncall、embedding模型等关键概念,最后成功演示了如何在Coze平台上快速创建TiDBHelpBot。本文作者Weaxs,TiDB社区布道师。引言目前市面上有很多搭建AIBot的平台和应用,开源的有langch
- 【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]
明朝百晓生
深度学习pytorchembedding
前言:前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近,通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远(不属于K邻近),降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术,LLE在进行降维时,都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似,但并没有说对于那些不相似的数据,要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时
- 多目标检测与跟踪技术详解
小厂程序猿
目标检测人工智能计算机视觉
导言在计算机视觉领域,多目标检测与跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标,如行人、车辆等。本文将深入探讨多目标检测与跟踪的核心算法和相关挑战。1.基于检测的跟踪算法这类算法首先进行目标检测,然后根据检测到的目标位置进行跟踪。代表性的方法包括JDE(JointDetectionandEmbedding)和SORT(Sim
- LLM 参数,显存,Tflops? 训练篇(1)
周博洋K
prompt人工智能语言模型深度学习自然语言处理
如果你要训练一个模型大概会考虑哪些因素?模型多大?参数占用显存多少,能不能装的下我需要多少算力来支撑本文就针对一个标准的Transfomer模型的套路和大家简单说一下为了后文大家看算式明白,我们先约定一下每个变量代表的意义L:Transfomer有多少层H:代表两个意义,第一个意义是hiddensize的维度,第二个就是token被embedding以后的维度,这两值本来也相等h:小写的h代表多头
- [模型学习]Transformer机制及其过程
Amigo_5610
学习
Transformer的基本结构Transformer模型结构与seq2seq模型类似,Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder)Encoder步骤1对于encoder,第一步是将所有的输入词语进行Embedding,然后将其与维度相同的位置向量组合(相加)Encoder步骤2在第二步中,将第一步得到的向量通过self-attent
- 关于Embedding 操作的理解
小新0077
深度学习自然语言处理算法
1.什么是embeddingembedding的本质是用一个较低维度的向量来代替较高维度的原始特征。在推荐系统中,原始向量往往会用超高维的稀疏one-hot向量来表示,使用embedding可以用较低的维度(即embeddingsize)来表示高维稀疏的特征,方便进行后续的模型训练。2.如何实现如图所示,embedding的操作可以视为一个全连接层,u\boldsymboluu是embedding
- DL4J中文文档/Keras模型导入/嵌入层
hello风一样的男子
KerasEmbedding[源码]从Keras导入一个嵌入层KerasEmbeddingpublicKerasEmbedding()throwsUnsupportedKerasConfigurationExceptionimage.gif为单元测试传递构造函数抛出UnsupportedKerasConfigurationException不支持的Keras配置getEmbeddingLayerp
- 神经网络算法 —— Embedding(嵌入)!!
JOYCE_Leo16
Transformer神经网络embedding深度学习自然语言处理
文章目录前言1、Embedding的本质(1)机器学习中的Embedding(2)NLP中的Embedding2、Embedding的原理(1)ImageEmbedding(图像嵌入)(2)WordEmbedding(词嵌入)3、Embedding的应用(1)Embedding+推荐系统(2)Embedding+大模型前言本文将从Embedding的本质、Embedding的原理、Embeddin
- HuggingFists-低代码玩转LLM-腾讯云RAG(1)
colorknight
HuggingFists低代码腾讯云人工智能大语言模型RAG向量库提示工程
前序在之前的系列文章里,笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。可通过以下的文章链接回顾一下之前介绍的内容:《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG-准备篇》《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG(1)Embedding》《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG(2)--Query》在之前的
- Transformer实战-系列教程19:DETR 源码解读6(编码器:TransformerEncoder类/TransformerEncoderLayer类)
机器学习杨卓越
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- Transformer实战-系列教程20:DETR 源码解读7(解码器:TransformerDecoder类/TransformerDecoderLayer类)
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- Transformer实战-系列教程18:DETR 源码解读5(Transformer类)
机器学习杨卓越
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- Transformer实战-系列教程21:DETR 源码解读8 损失计算:(SetCriterion类)
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习人工智能计算机视觉DETR物体检测
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- 单细胞转录组基础分析六:伪时间分析
Seurat_Satija
本文是参考学习单细胞转录组基础分析六:伪时间分析的学习笔记。可能根据学习情况有所改动。Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。它分析的前提需要一张展现细胞转录特征相似性关系的图,Monocle2使用DDTree降维图,Monocle3使用UMAP降维图。Monocle的机器学习算法可以依据上述降维图形,学习描述细胞如
- 多模态基础---BERT
aolaf
AIGCbert人工智能深度学习
1.BERT简介BERT用于将一个输入的句子转换为word_embedding,本质上是多个Transformer的Encoder堆叠在一起。其中单个TransformerEncoder结构如下:BERT-Base采用了12个TransformerEncoder。BERT-large采用了24个TransformerEncoder。2.BERT的输入原始的句子中包含[CLS]和[SEP]两个字符,
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tidb数据库
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- 快速上手LSTM
liaolaa
自然语言处理lstmnlp语言模型rnn
在文章wordembedding是什么,wordembedding之前需要做什么?-CSDN博客中我们详细叙述了在wordembedding之前我们需要对文本数据进行什么样的处理,现在,基于用所有训练数据构建完词表,我们的文本数据再用普通的前馈神经网络来作为模型是否合适呢?很明显不合适,因为我们的文本数据是时序数据,普通的前馈神经网络并不能处理时序数据。所以我们可以使用专门处理序列数据的循环神经网
- word embedding是什么,word embedding之前需要做什么?
liaolaa
深度学习自然语言处理pytorch语言模型
我们知道自然语言处理是让机器能够看懂并理解人类所说的语言,能够像人类一样进行交互,和人对话。从自然语言的角度看,NLP可以大致分为自然语言处理和自然语言生成这两部分,就是理解文本和文本生成。具体应用领域几乎覆盖日常生活,如提取文章摘要,文本情感分析,淘宝京东上机器人客服的智能问答,实体命名识别,知识图谱,信息检索等等。又比如说现在已经有方言的语音转文字技术。那具体实现起来该怎么样呢?我们总不能直接
- 精读Relational Embedding for Few-Shot Classification (ICCV 2021)
coding_ksy
论文阅读笔记embedding人工智能
RelationalEmbeddingforFew-ShotClassification(ICCV2021)一、摘要该研究提出了一种针对少样本分类问题的新方法,通过元学习策略来学习“观察什么”和“在哪里关注”。这种方法依赖于两个关键模块:自相关表示(SCR)和交叉相关注意力(CCA),来分别处理图像内部和图像之间的关系模式。自相关表示(SCR)模块:用于捕捉单个图像内的结构化模式,通过转换基础特征
- stable diffusion模型微调实战
weixin_45597589
#stablediffusion模型微调专题stablediffusion专题stablediffusion
stablediffusion模型微调实战embeddings准备训练集网络找图片,10~20张,jpg、png、webp等都可以,放到一个文件夹中文件夹的命名为:repeat_文件名其中:repaeat:正整数,用户自己定义。训练步数=图片数量repreatepoch/batchsize图片内容:图片需凸显要训练的主体物形象,不宜有复杂背景以及其他无关的内容,尤其是文字。图片预处理裁剪webui
- 【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018
一只瓜皮呀
零样本学习图神经网络知识图谱深度学习机器学习
Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器,并提供视觉数据。处理陌生或新类的关键是将从熟悉类中获得的知识转移到陌生类的描述中。在本文中,我们基于最近引入的图卷积网络(GCN),提出了一种同时使用语义嵌入和类别关系来预测分类器的方法。对于一个已习得的知识图(KG),我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一
- 使用Word Embedding+Keras进行自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习keraspython深度学习神经网络人工智能自然语言处理
目录介绍:one-hot:pad_sequences:建模:介绍:WordEmbedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系,将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中,相似的单词在空间中的距离也比较接近,具有相似含义的单词在空间中的方向也比较一致。WordEmbedding可以通过各种方法来实现,包括基于统计的方法(如Word2Vec和GloVe)和
- ConvE——二维卷积知识图谱横空出世
时光诺言
机器学习—图神经网络知识图谱人工智能python卷积神经网络
《Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings》论文理解+代码复现本论文理解不再翻译原文,只写上我对于论文原生态的理解,应该会比较详细,请读者放心。一.作者为什么要提出ConvE?传统的R-GCN和DistMult的参数量过大,并且模型深度不够深,只能处理较小的知识图谱,所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单
- Layers » 嵌入层 Embedding
miskid
Docs»Layers»嵌入层EmbeddingEditonGitHub[source]Embeddingkeras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer=None,activity_regularizer=None,embeddings_const
- Transformer实战-系列教程17:DETR 源码解读4(Joiner类/PositionEmbeddingSine类/位置编码/backbone)
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习人工智能计算机视觉pytorchDETR
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1(项目配置/CocoDetection类)DETR源码解读2(ConvertCocoPolysToMask类)DETR源码解读3(DETR类)DETR源码解读4(Joiner类/PositionEmbedding
- Transformer实战-系列教程16:DETR 源码解读3(DETR类)
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习人工智能计算机视觉DETRpytorch
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1(项目配置/CocoDetection类)DETR源码解读2(ConvertCocoPolysToMask类)DETR源码解读3(DETR类)DETR源码解读4(Joiner类/PositionEmbedding
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,