源码补全计划之Mybatis 第21页

通达信资金净流入公式_资金副图指标通达信指标公式源码

资金副图指标源码：超B:=L2_AMO(0,2)/10000.0;大B:=L2_AMO(1,2)/10000.0;中B:=L2_AMO(2,2)/10000.0;小B:=L2_AMO(3,2)/10000.0

罗博深·2025-03-16 12:40

带大家vue + springboot/springcloud +minio(可选) 实现文件分片上传和断点续传介绍，问题，原理及前后端完整源码 (模式2:后台集群部署模式）

回顾与介绍本文承接上文《vue+springboot/springcloud+minio(可选)实现文件分片上传和断点续传介绍，问题，原理及前后端完整源码(模式1:后台单点部署模式）》本篇主要针对后台是集群模式下部署时的分片上传方案本篇基于

峡谷电光马仔·2025-03-16 12:39

程序调用Sql Server存储过程超时，但是数据库执行存储过程无异常的问题剖析

在前端程序调用存储过程时出现执行超时，而直接在数据库中执行存储过程没有问题，这种情况可能与以下几个因素有关：1.查询计划缓存和参数嗅探SQLServer会为存储过程生成并缓存查询计划，以便在后续执行时提高性能

.Net 爱好者·2025-03-16 12:39

国内外AI搜索产品盘点

www.perplexity.aiPerplexity2GensparkAIAgent搜索引擎https://www.genspark.aiMainFunc（景鲲、朱凯华）3Kimi.ai智能助手https://kimi.moonshot.cn/月之暗面

Suee2020·2025-03-16 11:38

pyhon基于django/flask网上摄影工作室Django-SpringBoot-php-Node.js-flask

目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask

QQ_511008285·2025-03-16 11:37

【JCR一区级】被囊群算法TSA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6309期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-03-16 11:36

基于AT89C52单片机的多功能万年历温度计设计

点击链接获取Keil源码与ProjectBackups仿真图：https://download.csdn.net/download/qq_64505944/89452374?

七月小卖铺·2025-03-16 11:03

芯谷78M05：三端正电压调节器的稳定之选

在电子电路设计中，稳定的电源供应是确保系统正常运行的关键因素之一。78M05作为一款经典的三端正电压调节器，以其简单、可靠和高效的特性，成为了众多工程师在5V电源设计中的首选。本文将深入探讨芯谷78M05的特性、电气参数、典型应用电路以及使用注意事项，帮助读者全面了解这一经典芯片。一、产品概述芯谷78M05是一款三端正电压调节器，属于78MXX系列固定电压调节器集成电路的一员。该芯片能够提供稳定的

青牛科技实业01·2025-03-16 11:32

WebRTC的ICE之STUN协议

WebRTC的ICE之STUN协议WebRTC的ICE之STUN协议WebRTC的ICE之STUN协议前言一、STUN协议二、STUN协议头格式三、STUNHeader四、STUNMessageType1

chen_song_·2025-03-16 11:31

WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延的加权平均RTT计算机制‌详解

WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制‌的详解WebRTC中音视频服务质量QoS之RTT衡量网络往返时延加权平均RTT计算机制‌的详解WebRTC中音视频服务质量

chen_song_·2025-03-16 10:30

Android Framework 之了解系统启动流程二

AndroidFramework源码阅读系列篇章有：系统启动流程一之init进程和zygote进程启动分析系统启动流程二之SystemServer进程启动分析1.SystemServer进程启动分析在系统启动流程一之

Bonnie_cat·2025-03-16 10:00

机器学习算法实战——天气数据分析（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言天气数据分析是气象学和数据科学交叉领域的一个重要研究方向。随着大数据技术的发展，气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用，不仅能够提高天气预报的准确性，还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用，探讨

喵了个AI·2025-03-16 10:27

metasploit内网篇之域控内信息收集(十一)

常用信息收集模块auxiliary/scanner/discovery/arp_sweep#基于arp协议发现内网存活主机，这不能通过代理使用auxiliary/scanner/portscan/ack#基于tcp的ack回复进行端口扫描，默认扫描1-10000端口auxiliary/scanner/portscan/tcp#基于tcp进行端口扫描，默认扫描1-10000端口auxiliary/s

暴躁的小胡!!!·2025-03-16 10:55

【华为OD机考真题】- 小明能到达的最大坐标值(C&D卷)（Java）

本题集提供最优题解思路，解题步骤，代码解析，复杂度分析及最优题解源码等，支持多语言题解，助你轻松拿捏OD机考，一举上岸！安利大家关注&&收藏&&订阅！题库正在疯狂收录中，up！up！up！！

bug菌¹·2025-03-16 09:23

软件测试之使用Requests库进行接口测试

文章目录前言Requests库是什么为什么要用Requests库进行接口测试安装Requests库Requests库使用发送GET请求发送带查询参数的GET请求响应内容格式添加请求头信息发送一个POST请求查看响应内容断言请求超时Cookie与Session模拟登录参考目录前言阅读本文前请注意最后编辑时间，文章内容可能与目前最新的技术发展情况相去甚远。欢迎各位评论与私信，指出错误或是进行交流等。本

头疼的程序员·2025-03-16 09:22

AGI的学习与适应能力

与狭义人工智能(NarrowAI)专注于特定领域和特定任务不同,AGI旨在模拟人类整体认知能力,包括感知、推理、学习、计划、创造力和自我意识等。1.2AGI的重要性和

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 08:14

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景

·2025-03-16 08:23

Web三要素：CSS之Flex/Grid布局(4)

CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法文章目录CSS布局革命：Flex与Grid的双子星战法一、布局进化史：从洪荒时代到现代文明二、Flex布局：一维空间的舞蹈家2.1核心概念深度解析容器属性详解：2.2典型应用场景实战导航栏布局（React示例）垂直居中（Vue示例）三、Grid布局：二维空间的指挥官3.1网格系统深度解析核心概念图解：3.2高级布局技巧实战响应式网格（React示例）复

双囍菜菜·2025-03-16 08:42

UI自动化测试之CSS Selector 定位秘籍：解锁 WEB UI 自动化测试的高效之道

在WebUI自动化测试中，元素定位是实现自动化操作的核心步骤。SeleniumWebDriver提供了多种元素定位方式，其中CSSSelector是一种功能强大且灵活的定位方法。它基于CSS选择器语法，能够快速、精准地定位目标元素，尤其适用于复杂的DOM结构。本文将深入解析CSSSelector的工作原理、使用技巧以及需要注意的事项，帮助你在自动化测试中更高效地运用这一工具。一、CSSSelect

做测试的小薄·2025-03-16 07:41

通信之PDH准同步数字系列

PDH-准同步数字系列（PlesiochronousDigitalHierarchy）：是数字通信系统中的一种数字传输系列，采用在数字通信网的每个节点上都分别设置高精度时钟的方式，这些时钟信号有统一标准速率，但各时钟间存在微小差别，并非真正的同步，所以叫“准同步”。速率等级两大体系三个标准：国际上PDH有两大系列三个标准。以欧洲系列为例，各次群容纳的E1数量呈4倍关系，比如可将4个2Mbit/s复

玖Yee·2025-03-16 07:40

开源框架--Glide源码阅读下

接上半部分开源框架–Glide源码阅读上，我们接着看Glide源码的with和load。

Bonnie_cat·2025-03-16 06:32

还不会构建MindIE镜像？一篇文章搞定

此构建工程依赖于在线下载多个资源，包括但不限于Python源码、编译工具以及各种依赖，无法离线构建。

Zain Lau·2025-03-16 06:30

adb shell input text 完美支持中文输入

adb默认是不支持Unicode编码的，无法通过adbshellinputtext命令输入中文到手机或模拟器解决中文输入还得感谢老外写了一个输入法，源码地址：https://github.com/senzhk

hzm326·2025-03-16 06:30

架构模式之黑板模式

一、定义黑板模式是一种常用的架构模式，应用中的多种不同数据处理逻辑相互影响和协同来完成数据分析处理。黑板模式允许多个消息读写者同时存在，消息的生产者和消费者完全分开。这就像一个黑板，任何一个教授（消息的生产者）都可以在其上书写消息，任何一个学生（消息的消费者）都可以从黑板上读取消息，两者在空间和时间上可以解耦，并且互不干扰。这种模式对于没有确定解决方案策略的问题是有用的。二、模式组成黑板模式由3个

weixin_30518397·2025-03-16 05:25

N个utils(处理日期)

,索性就放一起.2,java的面向对象太完善了,这也是我写文章的原因,导致写java代码很难学习到面向过程的编程思想,正好,原生js的代码,很大程度上写起来用的思维方式,很雷同面向过程的思考方式.算个补全

庖丁解java·2025-03-16 05:23

Redis 源码分析-内部数据结构 quicklist

Redis源码分析-内部数据结构quicklistquicklist是Redis对外暴露的list数据结构的内部实现，经常被当作队列或栈使用，我们可以从常用的一些api上先思考一下它的结构最常用的就是lpush

笨手笨脚の·2025-03-16 05:50

AMIS低代码构建系统，定制界面

AMIS低代码构建系统界面一、基础环境1）设计环境：amis-editor，http://139.196.235.123:9988/#/源码地址：https://github.com/baidu/amis

一醉千秋·2025-03-16 04:48

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤，并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

MyBatis注解开发之一对多查询

文章目录0.MyBatis的注解实现复杂映射开发1.一对多查询1.1一对多查询的模型1.2一对多查询的语句1.3创建StudentMapper接口1.4使用注解配置Mapper1.5测试类1.6一对多配置总结

我心向阳iu·2025-03-16 04:16

什么是mybatis？

目录一、mybatis框架介绍二、mybatis配置三、mybatis逆向工程三、userMapper.xml配置一、mybatis框架介绍1.1mybatis本是apache的一个开源项目iBatis

十二.413·2025-03-16 04:16

mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询

文章目录前言一、举个栗子二、如何解决这个问题1.嵌套查询2.嵌套结果集查询根据如上思路,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询

寂寞旅行·2025-03-16 04:15

【MyBatis笔记06】MyBatis中的三种关联查询方式（一对一、一对多、多对多）

这篇文章，主要介绍MyBatis中的三种关联查询方式（一对一、一对多、多对多）。

Mr.小朱同学·2025-03-16 04:15

基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)

文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人文章目录前言程序资料获取一、项目技术二、项目内容和功能介绍三

qq_1406299528·2025-03-16 04:15

MyBatis一对多关联查询

转自:MyBatis一对多关联查询一对多级联关系的处理一对多的级联关系：在我们日常开发中有很多这样的情况，如:一个用户下面会有很多订单，但是每一个订单都只会属于一个用户，这就是一个典型的一对多的级联关系操作

qq_25073223·2025-03-16 04:45

什么是 MyBatis？有哪些优点和缺点？

什么是MyBatis？有哪些优点和缺点？MyBatis是一款基于Java的开源持久化框架，可以帮助开发者轻松地将SQL语句与Java对象映射起来，使业务逻辑与数据持久化分离，提高开发效率。

码农落落·2025-03-16 04:13

什么是Mybatis？最全的Mybatis知识点整合！

什么是Mybatis？最全的Mybatis知识点整合！一、什么是Mybatis？

Tyloo_wdnmd·2025-03-16 03:13

MyBatis高级查询：一对多查询详解

MyBatis高级查询：一对多查询详解MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。

蓝天资源分享·2025-03-16 03:13

什么是 MyBatis？

文章目录1️⃣MyBatis简介MyBatis主要特点2️⃣MyBatisvs传统JDBCvsHibernate3️⃣MyBatis核心组件️1.SqlSessionFactory2.SqlSession3

总是学不会.·2025-03-16 03:13

基于Asp.net的汽车租赁管理系统

作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

计算机学姐·2025-03-16 03:12

useblackbox黑箱AI编码助理

支持20多种编程语言的代码自动补全。有Chrome扩展和VSCode扩展。这个网站有不同的收费方案，根据你需要的功能和使用量而定。它有以下几种选择：好开

百态老人·2025-03-16 03:11

《架构300讲》学习笔记（201-250）

201小心selectforupdate，有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类：【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式

newProxyInstance·2025-03-16 03:10

uni-app移动端应用开发底部安全区域适配

针对IOS机型，底部安全区域是系统动态计算的，所以我们也需要动态获取底部安全区域来适配在uniapp的manifest.json，打开源码视图，对需要适配的页面添加如下配置"styles":{"safeArea

向凡而生·2025-03-16 03:40

Qt之动画编程之窗体透明度效果

#ifndefOPACITY_WIDGET_H#defineOPACITY_WIDGET_H#include#includeclassopacity_widget:publicQWidget{Q_OBJECTQ_PROPERTY(qrealopacityREADwindowOpacityWRITEsetWindowOpacity)public:opacity_widget(QWidget*pare

我不是程序员~~~~·2025-03-16 03:07

数据结构--栈详解

前言大家好呀，今天我们学习数据结构之栈篇，这是一种很简单的数据结构，今天我们将从概念，用法和模拟实现三个面开始学习一，概念和性质栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。

梓色系·2025-03-16 02:34

使用agent搭建一个简易的ai论文写作程序

核心功能分析计划生成功能(plan_node)这个node将接收状态，然后创建一个消息列表。其中一个将是PLAN_PROMPT，那将是SystemMessage。

喂喂喂喂位·2025-03-16 02:02

努力的搬砖人.·2025-03-16 01:26

思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集

2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12

资讯分享周·2025-03-16 01:53

焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程

以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细教程，包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容，结合工业应用场景进行系统化总结。

自动化专业爱好者·2025-03-16 01:23

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵，ddd为隐藏

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

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