Mybatis源码解析——初始化

配置文件Mybatis的初始化主要是对配置文件的解析,主要为Mybaits-config.xml和*
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Mybatis源码解析——XPathParse

XPathParse解析器模块,使用xpath对xml进行解析Dom将XML一次性加载到内存中构造树
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Mybatis源码解析——反射工具箱

Reflector一个Class类对应的Reflector对象包括: //对应的Class类型
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Mybatis源码解析——TypeHandler

TypeHandler负责JAVA类型与JDBC类型之间的转换,TypeHandler接口的方法分两
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Mybatis源码解析——日志

日志
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Mybatis源码解析——缓存

缓存装饰器Mybatis的缓存使用了装饰器模式,装饰器类与被装饰类实现相同接口且持有被装饰类的实例。
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Mybatis源码解析——Binding模块

Bing将Mapper接口和Mapper.xml文件中的SQL语句相关联,启动时即可检测到错误其UM
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Mybatis源码解析——DateSource

工厂方法模式Mybatis提供了两个javax.sql.DateSource接口实现,为Pooled
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有关在阿里云“轻量应用服务器”上安装Tomcat

# 有关在阿里云“轻量应用服务器”上安装Tomcat,云服务器ECS 同理, ## 一,下载Tomcat [Tomcat下载地址:](http://tomcat.apache.org/)http://tomcat.apache.org/ ## 二,上传至服务器中 上传的目录要记得鸭 当然,不建议用root用户的 ## 三,安装java 因为Tomcat是用java语言实现的,所以需要java环境,这里不做过多描述 ## 四,解压Tomcat 在你上传的目录中会有这么一个东西 利用 tar 命令
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LinkedList_LeetCode019

019题: 第一种方法:暴力解,借鉴002创建一个新的ListNode存储答案,先遍历原ListNode获得他的长度并把他放入map,然后读取map并创建出答案来。 其中创建的这个节点的第一位置其实是一个哑节点(dummy node)。用于简化某些极端情况! public static ListNode Ssozh_removeNthFromEnd(ListNode head, int n){ // ListNode.pprint(head); Map<I
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manjaro与python开发环境配置

1.manjaro配置 1.1.启动项 sudo update-grub 1.2.换源 : sudo pacman-mirrors -i -c China -m rank sudo pacman -Syy 注:Pacman常用命令 Pacman是Arch Linux 的包管理器。它将一个简单的二进制包格式和易用的构建系统结合了起来。不管软件包是来自官方的 Arch 库还是用户自己创建,Pacman 都能方便得管理。 更新系统 在 Archlinux 中,使用一条命令即可对整个系统进行更新:
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ML_day01

ML_day01 1.机器学习概述 机器学习简介 祖师爷 艾伦.图灵,人工智能之父。其最大的成就就是图灵测试。一个人和一个机器跟你去聊天,你不知道对方是人还是机器,如果经过聊天后,你分辨不出谁是人谁是机器则说明这个机器通过了图灵测试。 人工智能和机器学习的区别? 机器学习是实现人工智能必要的一种技术手段 什么是机器学习? 官方解释: 机器学习就是从【数据】中自动分析获得【规律(模型)】,并利用规律对未知数据进行【预测】。 bobo的解释 算法模型: 特殊的对象。该对象内部已经集成封装好了某种还
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springData和jpa

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Java学习-多线程的创建

多线程查找文件内容 遍历所有文件,当遍历到文件名是.java结尾的时候,创建一个线程去查找这个文件的内容(是否包含“Magic”字符串),不必等待这个线程结束,继续遍历下一个文件。 1 package multiplethread; 2 3 import java.io.BufferedReader; 4 import java.io.File; 5 import java.io.FileNotFoundException; 6 import java.io.File
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1.统计学习方法概论

1.统计学习 统计学习的对象: (1)data : 计算机及互联网上的各种数字、文字、图像、视频、音频数据以及它们的组合。 (2)数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性。 统计学习的目的: 用于对数据(特别是未知数据) 进行预测和分析。 统计学习的方法: (1)分类: 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习  2.监督学习 Instance, feature vector, feature space 输入实例x的特征向量: x(i)与xi 不同,后者表示多个输入变量中的第i个 训练
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Quay 基础版安装和部署

详细的安装手册可以参考官方文档,地址在 https://access.redhat.com/documentation/en-us/red_hat_quay/3/html-single/deploy_red_hat_quay_-_basic/index Quay包含了几个核心组件 数据库:主要存放镜像的元数据(非镜像存储) redis:存放构建日志和Quay的向导 Quay:作为registry Clair: 镜像扫描功能 安装的环境至少需要4G内存 安装步骤 1.安装docker以及关闭防火
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【数据分析学习笔记day06】ndarray的创建与数据类型+ndarray 多维数组+ndarray的随机创建+序列创建+ndarray的数据类型+1. `dtype`参数 2. `astype`方

文章目录ndarray 多维数组(N Dimension Array)NumPy数组是一个多维的数组
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【数据分析学习笔记day07】ndarray的矩阵处理+ndarray的矩阵运算+矢量运算+矢量和标量运算+ndarray的索引与切片+一维数组的索引与切片+多维数组的索引与切片:+ndarray的维

文章目录ndarray的矩阵运算1. 矢量运算:相同大小的数组间运算应用在元素上2. 矢量和标量运算
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【数据分析学习笔记day08】ndarray的元素处理+元素计算函数 +元素统计函数+ 元素判断函数 +元素去重排序函数

文章目录元素计算函数元素统计函数元素判断函数元素去重排序函数元素计算函数ceil(): 向上最接近的
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