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11、mybatis学习——自定义结果映射resultMap

一、没有级联属性的情况时      sqlmapper文件配置 <!-- 自定义resultMap type:指定返回的类型;id:指定resultMap的唯一标识 --> <resultMap type="com.pxxy.bean.Employee" id="empMap"> <id column="id" property="id"/> <!-- 列名和属性名一样的时候可以不写 --> <result
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qemu运行uboot,在仿真中动态加载内核与文件系统

在主机搭建tftp服务器(把kernel放到tftp上,通过uboot引导) 安装必要的一下依赖软件 sudo apt-get install tftp-hpa tftpd-hpa xinetd 查看/etc/xinetd.conf,是否如下(没有创建) # Simple configuration file for xinetd # # Some defaults, and include /etc/xinetd.d/ defaults { # Please n
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28 跳转控制语句 goto

1,C语言中的goto 语句可以无条件的转移到程序中指定的行 2,goto 语句通常与条件语句配合使用,可以用来实现条件转移,跳出循环体等功能。 3,在C程序设计中,一般不主张使用 goto 语句,以免造成 程序流程的混乱,使理解和调试程序都产生困难。 4,基本语法:   goto label   ...   label : statement      
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ftp ftp

ftp CInternetSession* m_pInetSession; CFtpConnection* m_pFtpConnection; //连接服务器的函数 BOOL CftpClientDlg::connnect() { m_pInetSession = new CInternetSession( AfxGetAppName(),1,PRE_CONFIG_INTERNET_ACCESS); try{ m_pFtpConnection = m_pInetSession->GetFtpC
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java 虚拟机(五)- jvm参数及调优

dir
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Kafka中数据的流向

1: 多个消费者消费同一个Topic数据相同的数据 2: 多个消费者消费同一个Topic数据不同数据 3: 各个消费者按组协调消费 1: 多个消费者消费同一个Topic数据相同的数据 (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)使用assign来订阅; # 例如 groupId @KafkaListener(topics = "test-syn",groupId = "test-2") public void send(ConsumerRecord<
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ELK 原理 使用 面试

ELK档案: ELK 是elastic公司提供的一套完整的日志收集以及展示的解决方案,传统意义上,ELK是作为替代Splunk的一个开源解决方案。Splunk 是日志分析领域的领导者。((Splunk不开源) 组成: Elasticsearch,Logstash,Kibana //汇总 elasticsearch 数据存储(非关系型数据库)简称ES Java语言编写 用于全文的搜索,分析引擎 它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎 logstash 日志收集
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echarts关于tooltip自定义修改的问题|miumiu是一只猫's blog

背景需求 折线图–tooltip的title接口动态数据输出 //接口数据 let arr=[ { d:'2018-04-19',n:'降水量',v:'1' }, { d:'2018-04-24',n:'降水量',v:'2' }, { d:'2018-04-28',n:'降水量',v:'3' } ] //tooltip提示层=>params.name 2018-04-19 降水量 1 //期望 04
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激活Navicat for MySQL 15

下载安装Navicat for MySQL 15 激活工具下载Navicat Keygen Patch v5.6.0 DFoX.exe,提取码:nbyp 激活教程
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python绘制疫情图

python中进行图表绘制的库主要有两个:matplotlib 和 pyecharts, 相比较而言:   matplotlib中提供了BaseMap可以用于地图的绘制,但是个人觉得其绘制的地图不太美观,而且安装相较而言有点麻烦。   pyecharts是基于百度开源的js库echarts而来,其最大的特点是:安装简单、使用也简单。 所以决定使用pyecharts来绘制地图。 1.安装pyecharts   如果有anaconda环境,可用 pip install pyecharts 命令安装
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从零开始学keras之电影二分类

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。在这个例子中,你将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面
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从零开始学keras之多分类问题

本节你会构建一个网络,将路透社新闻划分为 46 个互斥的主题。因为有多个类别,所以这是多分类(mul
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VGGnet论文解读及代码实现

# Title文章标题VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LA网络
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Ubuntu18.04安装opencv出现的一系列问题解决方法(持续更新~)

$ sudo make 出现以下问题1、this file requires compiler an
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【第二周】算法之递归

递归:一个函数调用其自身,就是递归递归的作用:替代多重循环解决本来就是用递归形式定义的问题将问题分解
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从零开始学keras之预测房价

前面讲的都是分类问题,其目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一种常见的机器学习问题是回归问
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从零开始学Pytorch之数据操作

import torchtorch.manual_seed(0)torch.cuda.manual_人工智能
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从零开始学keras之过拟合与欠拟合

在预测电影评论、主题分类和房价回归中,模型在留出验证数据上的性能总是在几轮后达到最高点,然后开始下降
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从零开始学keras之卷积神经网络介绍

卷积神经网络简介我们将深入讲解卷积神经网络的原理,以及它在计算机视觉任务上为什么如此成功。但在此之前网络
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