Build Statistical Applications for .NET 8
Build Statistical Applications for .NET 8 Extreme Optimization Numerical Libraries for .NET V8.1.22 adds support for .NET 8, allowing you to work with the latest release of the Microsoft platform. Ext...
MyBatis 设计模式解析
目录 前言Builder 模式单例模式装饰者模式工厂模式策略模式结语开源项目 前言 MyBatis（My Beatis 或简称为 IBatis）是一种持久性框架，用于简化数据库交互的过程。它通过将 SQL 语句与 Java 对象之间的映射关系进行配置，提供了一种优雅的方式来访问数据库。在 MyBatis 的背后，有许多设计模式的思想贯穿其中，这些设计模式使得 MyBatis 成为一个强大而灵活的工具。在...
IDEA版SSM入门到实战（Maven+MyBatis+Spring+SpringMVC) -Mybatis核心配置详解
第一章 Mybatis核心配置详解【mybatis-config.xml】 1.1 核心配置文件概述 MyBatis 的配置文件包含了会深深影响 MyBatis 行为的设置和属性信息。 1.2 核心配置文件根标签 没有实际语义，主要作用：所有子标签均需要设置在跟标签内部 1.3 核心配置文件常用子标签 properties子标签 作用：定义或引入外部属性文件 示例代码 #key=valuedb.dri...
MyBatis 缓存模块
文章目录 前言缓存的实现Cache接口PerpetualCache 缓存的应用缓存对应的初始化一级缓存二级缓存第三方缓存 前言 MyBatis作为一个强大的持久层框架，缓存是其必不可少的功能之一，Mybatis中的缓存分为一级缓存和二级缓存。但本质上是一样的，都是使用Cache接口实现的。 缓存的实现 Cache接口 Cache接口是缓存模块中最核心的接口，它定义了所有缓存的基本行为。其实现类很多，但是...
MySQL中的Statistics等待
【作者】吴宙旭，携程数据库专家【问题描述】线上我们偶尔会碰到MySQL的状态是statistics. 但如果出现大量的statistics等待，会引起MySQL性能急剧下降。官方的文档对这个状态的解释如下：The server is calculating statistics to develop a query execution plan. If a thread is in this st...
MyBatis 核心配置
settingstypeAliasesTypeHandlerobjectFactorypluginsenvironmentsmappers 映射文件resultMapsql增删改查标签 前言 在MyBatis中其实最核心的应该是两个配置文件，一个全局配置文件，一个映射文件。只要把这两个文件弄清楚，对于MyBatis的使用就掌握了大部分，本文介绍下这两个配置文件。 全局配置文件 MyBatis 的配置文件包...
Mybatis---动态sql
目录 一、动态sql介绍 二、if （1）持久层接口方法 （2）映射文件 （3）测试方法 三、where 四、set （1）持久层接口方法 （2）映射文件 （3）测试方法 五、choose和otherwise 六、foreach （1）遍历数组 （1）持久层接口方法 （2）映射文件 （3）测试方法 （2）遍历Collection （1）持久层接口方...
Mybatis---增删改查
目录 一、添加用户 （1）持久层接口方法 （2）映射文件 （3）测试方法 二、修改用户 （1）持久层接口方法 （2）映射文件 （3）测试方法 三、删除用户 （1）持久层接口方法 （2）映射文件 （3）测试方法 四、查询用户 （1）持久层接口方法 （2）映射文件 （3）测试方法 五、模糊查询 （1）持久层接口方法 （2）映射文件 （3）测试方法 六、分页查询 （1）持久层接口方法 （2）映射文件 （3）测...
面试官：说一下 MyBatis 缓存机制？
MyBatis 的缓存机制属于本地缓存，适用于单机系统，它的作用是减少数据库的查询次数，提高系统性能。MyBaits 中包含两级本地缓存： 一级缓存：SqlSession 级别的，是 MyBatis 自带的缓存功能，默认开启，并且无法关闭，因此当有两个 SqlSession 访问相同的 SQL 时，一级缓存也不会生效，需要查询两次数据库。二级缓存：Mapper 级别的，只要是同一个 Mapper，无论...
statistic learning outlook
supervised learning 贝叶斯估计 决策树与信息熵 信息熵 H ( D ) = − ∑ i = 1 n p ( X = x i ) l o g ( P ( X = x i ) ) = − ∑ p i l o g ( p i ) H(D)=-\sum_{i=1}^n p(X=x_i)log(P(X=x_i))=-\sum p_ilog(p_i) H(D)=−∑i=1np(X=xi)lo...