数据源mybatis-plus mybatis动态
数据结构题解
W1 # 怪兽训练计划1 ## 题目描述 小明有一个怪兽训练计划。 初始时，怪兽充满能量，能量值为8800。如果训练怪兽，每分钟损耗能量值400；如果让怪兽休息，每分钟增加能量值200。能量的损耗和增加都是均匀变化的。 小明打算让怪兽训练一分钟、休息一分钟、再训练一分钟、再休息一分钟……如此循环，如 ......
django前后端连接数据库的增删查改
配置修改 1. templates目录修改路径 2. 如果要添加新的应用的话则需要在installed_apps里面加上去 3. static静态文件的配置成动态文件 接口前缀正确之后 会拿着后面的路径依次去到列表中自上而下查找 一旦找到就返回 如果要修改static_url里面的/static/通 ......
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？ 研究大纲 ......
Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24753 最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数 摘要 然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收 ......
Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20678 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务 在本文中，我将解释如 ......
MATLAB图像倾斜校正算法实现：图像倾斜角检测及校正|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=13981 最近我们被客户要求撰写关于图像倾斜校正算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备已经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集 ......
动态创建对象举例
动态内存分配 动态申请内存操作符 new new 类型名T（初始化参数列表） 功能：在程序执行期间，申请用于存放T类型对象的内存空间，并依初值列表赋以初值。 结果值：成功：T类型的指针，指向新分配的内存；失败：抛出异常。 释放内存操作符delete delete 指针p 功能：释放指针p所指向的内存 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（二）加载数据
Pytorch加载数据初认识 pytorch 中加载数据主要涉及两个类：Dataset 和 Dataloader。 Dataset 提供一种方式去获取数据及其label Dataloader 为网络提供不同的数据形式 Dataset Dataset 实现的功能： 获取每个数据及其label 获取数据 ......
从暴力递归到动态规划
/// <summary> /// 机器人 不停尝试 /// </summary> /// <param name="start">开始位置</param> /// <param name="aim">要到的位置</param> /// <param name="n">总的数</param> /// ......
数据库应用实验一实验报告
实验报告 课程：数据库应用 班级：2012 姓名：郭幸坤 学号：20201213 实验名称：实验一 实验日期：2023.4.15 概念模型设计及逻辑模型设计描述 ER图 关系模式集合 Relationship_5（zhiwuno,bno） bumen(bno,bum_bno,bname,bpnum, ......
实验3 控制语句与组合数据类型应用
task1 源代码： 1 import random 2 3 print('用列表存储随机整数: ') 4 lst = [random.randint(0, 100) for i in range(5)] 5 print(lst) 6 7 print('\n用集合存储随机整数: ') 8 s1 = ......
1.3数据库设计
以下是一个衣服商城系统的数据库设计： 用户表：存储用户信息，包括用户ID、用户名、密码、性别、联系电话、邮箱等。 商品表：存储商品信息，包括商品ID、商品名称、商品价格、库存、品牌、型号、颜色、尺码、图片等。 购物车表： 存储购物车信息，包括用户ID、商品ID、数量、加入时间等。 订单表：存储订单相 ......
Mybatis-plus批量操作
前言 使用Mybatis-plus可以很方便的实现批量新增和批量修改，不仅比自己写foreach遍历方便很多，而且性能也更加优秀。但是Mybatis-plus官方提供的批量修改和批量新增都是根据id来修改的，有时候我们需求其他字段，所以就需要我们自己修改一下。 一、批量修改 在Mybatis-plu ......
实验三 控制语句与组合数据类型应用编程
实验任务1 源代码 1 import random 2 3 print('用列表存储随机整数：') 4 lst=[random.randint(0,100) for i in range(5)] 5 print(lst) 6 7 print('\n用集合存储随机整数：') 8 s1={random. ......
Mysql Mybatis 批量修改数据
Mysql Mybatis 批量修改数据 Mapper Integer updateListPO(List<ProjectQuotationItemPO> upateList); 方法一： <update id="updateListPO"> <foreach collection="list" s ......
获取插入数据自动生成的id的值的三种方法
场景：当我们添加一个检查组，并且我们需要给这个检查组中添加多个检测项，我们应该先创建检查组，然后根据检查组的ID和检查项的id 将俩者关系添加到第三个表中，但是我们所插入的检查组的ID值是数据库自动生成的，我们怎么才能在插入数据后获取当前插入数据的ID呢？ 9.1 方法一：使用mybaits的 <s ......
数据流的中位数
数据流的中位数 题目： 对于数据流问题，需要设计一个在线系统，这个系统不断的接受一些数据，并维护这些数据的一些信息。中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 请设计一个支持以下两种操作的系统： +num——从数据流中添加一个整数 $k$ 到系统中$(0 \leq ......
控制语句与组合数据类型应用编程
import random print('用列表存储随机整数: ') lst = [random.randint(0, 100) for i in range(5)] print(lst) print('\n用集合存储随机整数: ') s1 = {random.randint(0, 100) for ......
实验3 控制语句与组合数据类型应用编程
实验任务1 task1.py 1 import random 2 3 print('用列表存储随机整数: ') 4 lst = [random.randint(0, 100) for i in range(5)] 5 print(lst) 6 7 print('\n用集合存储随机整数: ') 8 s ......
Django笔记二十八之数据库查询优化汇总
本文首发于公众号：Hunter后端 原文链接：Django笔记二十八之数据库查询优化汇总 这一篇笔记将从以下几个方面来介绍 Django 在查询过程中的一些优化操作，有一些是介绍如何获取 Django 查询转化的 sql 语句，有一些是理解 QuerySet 是如何获取数据的。 以下是本篇笔记目录： ......
Django—Form两种解决表单数据无法动态刷新的方法
一、无法动态更新数据的实例 # Create your models here. class Classes(models.Model): title=models.CharField(max_length=32) def __str__(self): return self.title class ......
mybatis总结
mybatis总结 https://blog.csdn.net/qq_47540091/article/details/123446973 Mybatis in 逗号分隔字符串 <update id="softDel" parameterType="String">SELECT * FROM stu ......
mybatis-plus使用聚合函数报错---------net.sf.jsqlparser.parser.ParseException: Encountered unexpected token: "**" "**"
错误日志： Caused by: net.sf.jsqlparser.parser.ParseException: Encountered unexpected token: "with" "WITH" at line 62, column 20. Was expecting one of: "&" ......
mybatisplus中update用法 update多个字段 mybatis-plus指定实体类字段不查询 mybatis-plus中selectList用法
@Override public boolean updateRiskverificationFlag(String acptracctName) { BmsBillRiskverification bbr = new BmsBillRiskverification(); bbr.setWarnfl ......
基本数据类型
基本数据类型 数值类型 整数类型 byte占一个字节范围：-128-127（2的7次方） short占2个字节范围：-32768-32767（2的15次方） int占4个字节范围：-2147483648-2147483647（2的31次方） long占8个字节范围：-9223372036854775 ......
JDBC批量插入大量数据(高性能)
rewriteBatchedStatements 使用jdbc批量插入功能，rewriteBatchedStatements参数必不可少。对插入而言，所谓的 rewrite 其实就是将一批插入拼接成 insert into xxx values (a),(b),(c)...这样一条语句的形式然后执行 ......
基本数据类型
基本数据类型 数值类型 整数类型 byte占一个字节范围：-128-127（2的7次方） short占2个字节范围：-32768-32767（2的15次方） int占4个字节范围：-2147483648-2147483647（2的31次方） long占8个字节范围：-9223372036854775 ......
redis数据结构
ZipList ziplist是一种特殊的“双向链表”，由一系列特殊编码的连续内存组成，可以在任意一端进行压入和弹出。 ZipList的结构 ZipListEntry的结构 entry并不像普通双向链表节点用两个指针指向前后节点，为了节省空间。 previous_entry_length：前一个节点 ......
深度神经网如何通过从数据中学习特征来帮助避免人工提取特征
深度神经网络（dnn）通过从数据中直接学习特征，无需人为干预或专业知识，可以帮助避免需要手动提取特征的繁琐过程。 深度神经网络由许多层组成，每个层都包含许多神经元。这些神经元组合成了一系列权重和偏差来映射输入特征到输出目标。通过反向传播算法，模型可以更新权重和偏差以优化其预测效果。 在训练dnn时， ......