主要介绍了IDEA MyBatis Plugins自动生成实体类和mapper.xml,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 IDEA MyBatis Plugins是一款强大的插件,它能够极大地提高开发效率,因为它支持自动生成MyBatis项目的实体类和mapper.xml文件。这篇文章将详细介绍如何在IntelliJ IDEA中使用这款插件,以及如何配置相关环境。 我们需要确认开发环境。在本案例中,使用的开发工具是IntelliJ IDEA 2018.1.1 x64版本,Java开发工具包(JDK)为1.8.0_171,工程构建工具是Maven 3.2.5,数据库管理系统选择了MySQL。为了使用IDEA MyBatis Plugins,我们首先需要下载并安装这个插件。这可以通过在IDEA的设置中搜索“mybatis-plugins”来完成,找到后点击安装,并在安装完毕后重启IDEA。 接下来,我们需要在Maven的pom.xml文件中添加MyBatis Generator插件的配置。这段配置应该放在``标签内,如下所示: ```xml org.mybatis.generator mybatis-generator-maven-plugin 1.3.5 src/main/resources/generatorConfig.xml true true ``` 配置文件`generatorConfig.xml`是MyBatis Generator的核心,用于定义生成代码的规则。在这个文件中,你需要指定数据库驱动的位置,数据库连接的URL、用户名和密码,以及生成的Java模型类和Mapper接口的包名等。例如: ```xml ``` 在这个配置文件中,你可以根据实际需求添加多个`
`标签来指定需要自动生成代码的数据库表。一旦配置完成,运行Maven的`mybatis-generator:generate`目标,MyBatis Generator就会根据配置自动生成对应的实体类、Mapper接口以及mapper.xml文件。 IDEA MyBatis Plugins的使用极大地方便了开发过程,减少了手动编写重复代码的工作量,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。通过合理配置generatorConfig.xml,我们可以灵活地控制生成的代码样式和内容,适应不同的项目需求。
2025-12-21 13:31:38 1.08MB IDEA MyBatis Plugins自动生成 MyBatis
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数据集主要包含外国援助相关的详细信息,涵盖了167个国家的预算分配数据。具体来说,涉及捐赠国、接收国、援助类型以及援助金额等关键字段,能够清晰地反映出不同国家之间在不同时间段内的援助往来情况,为研究国际援助的流向、规模及特点提供了丰富的数据支持。 全面性:覆盖了众多国家,数据量较大,包含了多种援助类型,如经济援助、人道主义援助等,能够较为全面地展现全球外国援助的整体状况。 实用性:对于从事国际关系、经济发展、人道主义援助等领域研究的学者和机构来说,具有很高的实用价值。通过分析这些数据,可以深入了解各国在国际援助中的角色和行为模式,为相关政策制定和学术研究提供有力依据。 可扩展性:数据集的结构清晰,易于与其他相关数据集进行整合和拓展,例如与各国的经济、社会、政治等数据相结合,开展更深入的交叉学科研究,挖掘外国援助与多方面因素之间的关联和影响。 研究人员可以利用该数据集分析外国援助对受援国经济、社会发展的具体影响,探讨援助效果与援助方式、受援国自身条件等因素之间的关系,为完善国际援助理论提供实证支持。
2025-12-18 16:45:43 162KB 机器学习 预测模型
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abb机器人外部启动,博图v16,FB功能块,送西门子与abb机器人profinet通讯配置说明,程序含gsd,需要实体机器人有888-2或者888-3选项,否则只能硬接线了,一般机器人自带板卡是dsqc1030,或者dsqc652。 在工业自动化领域,机器人与PLC(可编程逻辑控制器)的通讯配置是一项关键技术,它能够实现机器人的精确定位、运动控制和与生产线其他设备的协同工作。本次讨论的是一份关于ABB机器人在使用博图v16环境下,通过FB功能块与西门子PLC进行Profinet通讯配置的详细说明文档。 文档中提到的“机器人外部启动”功能,主要是指ABB机器人可以通过外部信号进行启动操作,这一功能对于需要远程控制或自动化控制流程的应用场景尤为重要。在进行这样的配置时,需要关注机器人的通讯接口类型,以及如何通过Profinet协议实现ABB机器人与西门子PLC之间的高效通讯。其中,文件中提及的GSD文件(通用站点描述文件)是关键,因为它包含了设备的通讯参数,使得不同的工业设备能够互相识别和通讯。 在具体的配置过程中,文档指出需要对ABB机器人和西门子PLC进行相应的设置,以确保它们能够相互识别并交换数据。此外,文档中强调了硬件选择的重要性,特别是在机器人板卡类型的选择上。在ABB机器人中,常见的板卡类型包括DSQC1030和DSQC652,这些板卡型号直接影响通讯配置的可行性和通讯方式。例如,当所使用的机器人自带板卡型号为888-2或者888-3时,可以通过Profinet进行通讯,但如果缺少这些选项,则可能需要采用硬接线的方式进行通讯。 文档中还包含了多个子文件,这些文件深入解析了从机器人外部启动到博图通讯配置的各个方面,提供了从功能块到实际操作的全面解析。这些子文件不仅介绍了通讯配置的背景,还对相关的硬件、软件以及实际操作步骤进行了详细说明,帮助读者全面理解如何将ABB机器人与西门子PLC通过Profinet通讯协议连接起来,实现工业自动化中的高效协同工作。 在对这份文档的研究过程中,读者将学会如何准备和安装必要的硬件组件,如何配置PLC和机器人端的通讯参数,以及如何通过FB功能块编写程序来实现机器人的外部启动。此外,这份文档也为工业自动化工程师提供了一个宝贵的参考,尤其是在涉及到跨品牌设备通讯配置时,如何利用现有的工业标准和工具来解决实际问题。
2025-12-09 20:49:59 90KB
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该数据集主要是中医药领域相关的数据集,可用于命名实体识别等自然语言处理任务;划分训练集、验证集和测试集共约6000条标注数据。命名实体识别可以作为一项独立的信息抽取任务,在许多语言处理技术大型应用系统中扮演了关键的角色,如信息检索、自动文本摘要、问答系统、机器翻译等。 中医药命名实体提取数据集是一个专门为中医药领域设计的数据集,其主要作用是为命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)等自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)任务提供支持。命名实体识别技术在信息抽取过程中占有重要地位,能够从大量非结构化的文本信息中识别出有意义的实体,比如人名、地名、机构名以及专业领域的特定术语等。 该数据集包含了约6000条经过仔细标注的文本数据,数据集被严格地划分为训练集、验证集和测试集三个部分。这样的划分有利于开发者在训练模型时使用训练集和验证集来优化模型参数,在最终评估模型性能时使用测试集得到更客观的评价。每一个数据样本都经过了人工或半人工的方式标注,确保了标注的准确性和质量,这对于后续的模型训练和评估有着至关重要的作用。 命名实体识别(NER)是自然语言处理技术中的一个基础且关键的技术。这项技术不仅仅局限于中医药领域,它在多个领域都有广泛的应用。例如,在信息检索中,通过命名实体识别可以快速定位到含有特定人物、地点或事件的文本;在自动文本摘要任务中,命名实体可以帮助系统理解文档的核心内容,并提炼出摘要;在问答系统中,命名实体识别可以用于理解用户的问题中关键信息点;在机器翻译中,正确的命名实体识别是保证翻译质量的一个重要因素。 中医药作为一个与人们生活密切相关的领域,拥有悠久的历史和丰富的知识体系。在中医学中,涉及大量的专业术语和概念,这使得中医药领域的命名实体识别具有一定的复杂性。因此,构建一个高质量的中医药命名实体提取数据集对于促进相关自然语言处理技术的研究和应用具有重要的意义。 此外,中医药命名实体提取数据集的开发和应用,不仅能够推动中医药信息化的发展,还能够促进中医药知识的传播和普及。通过深入分析中医药文献和资源,挖掘出有效的知识,对中医药的学术研究、临床实践和教育培训等方面都能带来积极的影响。 值得一提的是,中医药命名实体提取数据集的构建和应用,也是中医学与现代信息技术相结合的一个典范。随着人工智能技术的不断进步,中医药领域的信息化、智能化水平将会得到进一步的提升,这不仅有助于中医药的现代化进程,也为传统医学与现代科技的融合提供了新的思路和方向。
2025-11-24 12:05:38 394KB 数据集
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python基于Rasa_NLU框架的中文自然语言理解系统_支持Spacy中文模型和Jieba分词_用于构建中文对话机器人的意图识别和实体抽取系统_包含中文词向量加载模块_支持自定义Jieba.zip 在当今人工智能技术高速发展的背景下,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步,其中自然语言理解(NLU)作为NLP的一个核心分支,扮演着至关重要的角色。自然语言理解系统能够使计算机更好地理解和解释人类语言,从而实现与人的有效交流。Rasa-NLU作为一款开源的自然语言理解框架,以其高度的灵活性和扩展性,在构建对话机器人和聊天机器人方面广受欢迎。 本项目正是基于Rasa-NLU框架,针对中文语言环境进行优化和扩展,旨在打造一套中文自然语言理解系统。系统不仅支持Spacy中文模型,还集成了Jieba分词工具,这两大支持为中文意图识别和实体抽取提供了强大的语言处理能力。Spacy模型以其先进的自然语言处理算法和丰富的语言模型库,在语义理解方面表现出色,而Jieba分词作为中文文本处理的利器,能高效准确地进行词汇切分,极大地提升了文本解析的准确度和效率。 此外,系统中还特别加入了中文词向量加载模块。词向量是一种将词汇转换为数学形式的表示方式,使得计算机能够理解词汇之间的语义关系。在自然语言处理任务中,利用词向量能够显著提升意图识别和实体抽取的准确性和效率。通过加载预训练的中文词向量,系统能够更好地把握词语的语义信息,对于理解用户输入的语句含义至关重要。 值得一提的是,本系统还支持自定义Jieba分词工具。用户可以根据自己的需求,对分词词典进行扩展和修改,或者直接使用自定义的Jieba.zip文件,这大大提高了系统的适应性和个性化水平。对于特定领域的对话机器人构建,用户可以通过自定义分词来优化对话内容的理解,从而更准确地识别用户的意图和抽取相关信息。 项目的实施和使用离不开详尽的文档说明。压缩包中包含的“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”为用户提供必要的指导和信息,帮助用户快速了解系统的工作原理和操作步骤。同时,通过“rasa_nlu_cn-master”文件夹,用户可以直接接触到系统的源代码和相关配置,这对于需要对系统进行定制化开发的用户来说,无疑是一个巨大的便利。 基于Rasa-NLU框架的中文自然语言理解系统,通过集成Spacy中文模型、Jieba分词、中文词向量加载模块以及支持自定义分词功能,为构建具有高识别准确率和强大语义理解能力的中文对话机器人提供了完整的解决方案。这一系统的推出,无疑将推动中文自然语言理解技术的发展,并为相关应用的开发提供强有力的技术支持。
2025-11-16 12:11:57 142KB python
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CAXA实体设计2011R3、CAXA电子图板2011r3机械版都可用的Crack.rar
2025-09-22 21:37:05 34KB
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《FLAC3D实体单元分析:弯矩与轴力提取技术在梁、隧道和桩中的应用与案例讲解》,FLAC3D实体单元中梁、隧道、桩的弯矩与轴力提取方法及代码实现(专为6.0版本设计):含代码文件、案例文件及Word版计算原理详解,flac3d实体单元 弯矩 轴力提取,梁,隧道,桩,弯矩,轴力。 代码仅用于6.0版本。 内容包括:代码文件,案例文件,word版计算原理讲解文件。 ,核心关键词:flac3d; 实体单元; 弯矩; 轴力提取; 梁; 隧道; 桩; 代码文件; 案例文件; 计算原理讲解文件; 6.0版本。,FLAC3D实体单元分析:梁、隧道、桩的弯矩轴力提取与代码详解
2025-09-12 14:54:39 4.7MB safari
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C#实体生成工具是一种高效的开发辅助工具,专为C#程序员设计,用于自动化实体类的代码生成过程。这种工具能够显著提升开发效率,减少手动编写重复性代码的时间,尤其是在处理大量数据库表结构时。它支持多种数据库系统,包括SQL SERVER、ORACLE和MYSQL,这意味着无论你的项目基于哪种数据库,都可以无缝集成并利用该工具。 实体类是对象关系映射(ORM)的基础,它在C#中代表数据库中的表或视图,每个属性对应于数据库表的列。通过使用实体生成工具,开发者无需手动为每个表创建对应的C#类,而是可以一键生成,节省了大量的编程工作。 这个开源的C#实体代码生成器允许用户自定义模板。模板是生成代码的蓝图,决定了实体类的结构和格式。例如,你可以设置属性的数据类型、访问修饰符、是否包含属性的Get和Set方法,甚至可以添加特定的注释或实现特定接口。自定义模板的灵活性使得代码生成器能够适应各种项目规范和团队编码风格。 在实际应用中,使用这个工具的过程通常包括以下几个步骤: 1. 配置数据库连接:输入数据库的连接字符串,包括服务器地址、数据库名、用户名和密码。 2. 选择数据库表:从已连接的数据库中选择需要生成实体的表或视图。 3. 模板定制:根据项目需求,调整或创建自定义模板,定义实体类的生成规则。 4. 生成实体:点击生成按钮,工具将根据所选的表和模板自动生成C#实体类代码。 5. 导出与整合:生成的代码可以导出为文件,然后在项目中导入并使用。 对于初学者,这个工具提供了快速上手C#与数据库交互的机会,而对经验丰富的开发者来说,它则能帮助优化开发流程,提高代码质量。同时,因为是开源项目,用户不仅可以自由使用,还可以参与到项目的改进和扩展中,共享社区的智慧。 在压缩包文件"ModelAuto"中,可能包含了该实体生成工具的源代码、预设模板、用户指南等相关文件。源代码对于想要深入理解其工作原理或者进行二次开发的用户来说是非常宝贵的资源。用户指南则可以帮助新用户了解如何配置和使用这个工具,包括如何设置数据库连接,如何选择模板,以及如何生成和导出实体类等操作步骤。 C#实体生成工具是C#开发中的利器,它通过自动化代码生成简化了数据库模型到C#对象的转换过程,提升了开发效率,降低了出错的可能性,并且通过自定义模板满足了多样化的需求。对于任何使用C#进行数据库开发的团队和个人,都是值得尝试和掌握的工具。
2025-09-01 08:01:15 723KB
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本项目专注于医疗领域内的命名实体识别任务,具体目标是处理并分析大量包含关键医疗信息的电子病历文本。这些文本经过专业人员的标注,总共600份,它们不仅包含了丰富的临床信息,还涉及对解剖部位、疾病名称、药物名称以及其他相关的医学术语进行识别。命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是一种自然语言处理技术,旨在从非结构化的文本数据中识别出具有特定意义的实体,并对其进行分类。在医疗领域,这项技术可以极大提升对电子健康记录(Electronic Health Records,简称EHR)的处理能力,从而有助于医疗研究和临床决策。 项目中涉及的电子病历文本,作为医疗领域重要的数据来源,承载了大量的患者信息,包括但不限于病人的症状、诊断结果、治疗方案以及疗效反馈等。这些信息的准确抽取和分析,对于医疗质量的改进、新药的研发以及疾病传播模式的研究等方面,都具有重要的应用价值。尤其在当前的大数据时代,如何高效地从海量病历中提取有用信息,成为了医疗信息系统研究的热点。 为达成项目目标,项目团队需要利用高级的计算机算法和编程技巧,尤其是熟练掌握Python编程语言。Python因其简洁易学、功能强大,在数据科学、机器学习和人工智能领域广受欢迎。在本项目中,Python不仅用于数据处理和分析,还可能涉及到自然语言处理库,如NLTK(Natural Language Toolkit)、spaCy、gensim等,以及机器学习框架,如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等。这些工具和库的使用,将有助于开发出高效的命名实体识别模型,能够准确地从电子病历文本中识别出关键的医学实体。 项目的另一个重点是处理和分析数据集。由于数据集规模相对较大,因此需要对数据进行预处理,包括清洗、格式化以及标注等步骤。预处理是后续分析工作的基础,直接关系到模型训练的效果和质量。在标注工作中,需要专业的医疗知识以确保标注的准确性,这通常是通过聘请医疗专业人员或者与医疗领域的研究机构合作完成。 此外,为了验证模型的性能和准确性,可能还需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分。利用训练集对模型进行训练,使用验证集进行调参,最后通过测试集对模型进行最终评估。评估过程中,通常会使用诸如准确率、召回率、F1分数等指标来衡量模型对医疗实体识别的效能。 本项目旨在通过命名实体识别技术,从电子病历文本中高效、准确地提取医学信息,为医疗研究和临床应用提供有力的数据支持。通过深度学习、自然语言处理等技术的应用,本项目不仅有助于提高医疗数据的处理能力,也体现了人工智能技术在医疗领域的巨大潜力和应用前景。
2025-08-13 15:27:14 11.09MB 毕业设计
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一个OLT与多个ONT O N U O N U O N U T-CONT GEM Port T-CONT GEM Port GEM Port T-CONT T-CONT GEM Port GEM Port GEM Port GEM Port GEM Port 不同的ONU用ONU-ID标识 不同的T-CONT用Alloc-ID标识 不同的GEM-PORT用Port-ID标识 PON光口 每个GPON 端口,支持1:64 分光比,即可提供64路ONT 接入。 每个ONU上可以有多个T-CONT,每个TCONT可以绑多个GEMPORT. T-CONT就相当于一个物理的缓存,只有绑定了DBA模板才能限速。 DBA 1 2 3 OLT
2025-07-24 16:30:03 2.13MB GPON
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