myclipse的mybatis逆向工程生成

2024-09-06 02:58

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本文主要是介绍myclipse的mybatis逆向工程生成，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

资源连接：链接：http://pan.baidu.com/s/1geCsEor 密码：gtie

cmd 下的执行语句： java -jar mybatis-generator-core-1.3.2.jar -configfile generator.xml -overwrite

然后就可以在你的目录下找到你的mapper 跟 model类，，文件的格式已经注释配好了，可以根据自己的项目名再结合使用

这篇关于myclipse的mybatis逆向工程生成的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/1140811。 23002807@qq.com

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。以下是详细的内容：提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

mybatis的整体架构

mybatis的整体架构分为三层： 1.基础支持层该层包括：数据源模块、事务管理模块、缓存模块、Binding模块、反射模块、类型转换模块、日志模块、资源加载模块、解析器模块 2.核心处理层该层包括：配置解析、参数映射、SQL解析、SQL执行、结果集映射、插件 3.接口层该层包括：SqlSession 基础支持层该层保护mybatis的基础模块，它们为核心处理层提供了良好的支撑。

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤作为一名打工人，是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是，你们知道，有时候灵感来了，时间却不够用了！😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手！🌟 什么是Kimi？一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具，帮助用户快速生成高质量的演示文稿。无论你是职场人士、学生还是教师，Kimi都能够为你的办公文

pdfmake生成pdf的使用

实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据，将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求文章目录利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdfmake生成pdf文件 1.下载安装pdfmake第三方包 npm i pdfma

poj 1258 Agri-Net（最小生成树模板代码）

感觉用这题来当模板更适合。题意就是给你邻接矩阵求最小生成树啦。~ prim代码：效率很高。172k...0ms。 #include<stdio.h>#include<algorithm>using namespace std;const int MaxN = 101;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int n

poj 1287 Networking（prim or kruscal最小生成树）

题意给你点与点间距离，求最小生成树。注意点是，两点之间可能有不同的路，输入的时候选择最小的，和之前有道最短路WA的题目类似。 prim代码： #include<stdio.h>const int MaxN = 51;const int INF = 0x3f3f3f3f;int g[MaxN][MaxN];int P;int prim(){bool vis[MaxN];

poj 2349 Arctic Network uva 10369（prim or kruscal最小生成树）

题目很麻烦，因为不熟悉最小生成树的算法调试了好久。感觉网上的题目解释都没说得很清楚，不适合新手。自己写一个。题意：给你点的坐标，然后两点间可以有两种方式来通信：第一种是卫星通信，第二种是无线电通信。卫星通信：任何两个有卫星频道的点间都可以直接建立连接，与点间的距离无关；无线电通信：两个点之间的距离不能超过D，无线电收发器的功率越大，D越大，越昂贵。计算无线电收发器D

hdu 1102 uva 10397（最小生成树prim）

hdu 1102: 题意：给一个邻接矩阵，给一些村庄间已经修的路，问最小生成树。解析：把已经修的路的权值改为0，套个prim（）。注意prim 最外层循坏为n-1。代码： #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstri

【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。正如翻译机将一种语言

poj 3723 kruscal，反边取最大生成树。

题意：需要征募女兵N人，男兵M人。每征募一个人需要花费10000美元，但是如果已经招募的人中有一些关系亲密的人，那么可以少花一些钱。给出若干的男女之间的1~9999之间的亲密关系度，征募某个人的费用是10000 - （已经征募的人中和自己的亲密度的最大值）。要求通过适当的招募顺序使得征募所有人的费用最小。解析：先设想无向图，在征募某个人a时，如果使用了a和b之间的关系

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