[MyBatis 手动控制数据库连接的优缺...]的搜索结果

...如果遇到问题，它将在控制台打印错误消息。 现在，你已经有了一个简单的Vue按钮，可以在你的本地计算机上运行一个exe文件。你可以将其融入你的项目中，并用于任何需要运行exe文件的场景中。

...程语言，被广泛运用于数据分析、人工智能、网络爬虫等领域。其中，Python的算术计算功能十分强劲，可以用来完成各种算术计算。下面我们就来介绍Python中求一个数的个位、十位和百位的方法。 求一个三位数的个位、十位、百位 number = 123 a = number % 10 取个位 b = (number // 10) % 10 取十位 c = number // 100 取百位 显示后果 print("个位数是：%d，十位数是：%d，百位数是：%d" % (a, b, c)) 首先，我们需要设定一个三位数，这里我们选择了123作为例子。接着，我们各自用%和//计算符来获取个位、十位和百位。其中，%代表求余（余数）计算，//代表整除计算。通过以上代码，我们可以得到number的个位是3，十位是2，百位是1。最后，我们使用字符串的格式化显示，把后果显示到终端上。 除了三位数，其实我们可以使用类似的方法来求任何多位数的个位、十位和百位。只需要稍稍更改上述代码即可。比如，如果我们要求一个五位数的个位、十位和百位，只需要将代码中的100改成1000即可： 求一个五位数的个位、十位、百位 number = 12345 a = number % 10 取个位 b = (number // 10) % 10 取十位 c = (number // 100) % 10 取百位 显示后果 print("个位数是：%d，十位数是：%d，百位数是：%d" % (a, b, c)) Python的算术计算功能非常强劲，不仅仅能够求出一个数的个、十、百位，还可以进行各种算术计算。希望大家能通过学习Python，精通更多的算术及编程知识。

...场景中的价值。近期，数据分析领域的一项实时研究引起了广泛关注：科研人员利用Python进行大规模气象数据处理时，面临了类似的问题。由于原始数据中包含正负数值，研究人员需要快速准确地计算特定参数（如温度增量）的正向变化总和。通过借鉴文中提到的Python正数筛选与累加方法，并结合abs()函数确保结果正确性，成功实现了对复杂数据集的有效分析。 此外，在金融风控领域，Python同样扮演着关键角色。在评估投资组合收益时，分析师需要精确计算正收益部分的累积和，以排除亏损交易的影响。运用文中介绍的条件判断循环结构，结合Python强大的pandas库进行数据清洗和计算，使得复杂的财务数据分析变得更为高效且精准。 更进一步，Python内置函数的强大性和灵活性，不仅体现在abs()这样的数学运算上，还表现在众多其他场景中。例如，Python 3.9版本引入了新特性——":= walrus operator"，它可以简化if条件语句内部的赋值操作，使代码更加简洁易读。这一更新对于解决类似本文所述问题的程序编写具有重要意义，让开发者能够更好地应对实际编程挑战，提升代码质量及执行效率。 综上所述，无论是基础的正数求和问题，还是前沿的数据科学、金融分析等领域，Python以其丰富全面的功能和不断优化的语法设计，持续赋能广大开发者实现高效、准确的数据处理与业务逻辑构建。

...成加密通信，从而保证数据传输过程中的安全可靠性。 首先，我们需求在Vue中导入crypto-js扩展，以便进行数据加密。在项目中运行以下指令： npm install crypto-js 接下来，在Vue文件中使用以下代码达成加密： import CryptoJS from 'crypto-js' … const ciphertext = CryptoJS.AES.encrypt(JSON.stringify(data), 'password').toString() 其中，ciphertext是加密后的数据，data是要加密的原始数据，'password'是加密用的密码。 现在，我们需求在PHP中导入相应的加密算法，以便进行解读。在PHP项目中运行以下指令： composer require phpseclib/phpseclib 接下来，在PHP文件中使用以下代码解读： use phpseclib\Crypt\AES; … $plainData = json_decode(AES::decrypt($ciphertext, 'password'), true); 其中，$plainData是解读后的数据，$ciphertext是要解读的密文，'password'是解读用的密码。 通过以上操作，我们便能达成Vue与PHP之间的加密通信。这能保证数据在传输过程中的隐私和安全可靠，从而避免数据泄露和信息被窃听。

...级应用。近日，随着大数据和机器学习领域的发展，对文本数据预处理的需求日益增强，正则表达式成为了不可或缺的工具。例如，在自然语言处理（NLP）项目中，常常需要利用正则表达式进行分词、去除标点符号、匹配特定模式的词汇等操作。 另外，针对网络安全领域，正则表达式同样发挥着关键作用。在Web爬虫开发中，开发者们常借助正则表达式提取网页中的URL、邮箱地址以及其他敏感信息，以确保网络环境的安全并提升数据抓取效率。近期一篇来自《信息安全与技术》期刊的研究报告指出，通过对复杂正则表达式的优化运用，研究人员成功提升了对恶意软件特征码的检测精度和速度。 同时，Python社区也在持续优化其内置的re模块，不断推出新的特性以适应更广泛的应用场景。比如在最新版本的Python中，正则表达式引擎已支持Unicode 13标准，能够更好地处理全球多种语言的文本匹配需求。 总之，掌握好Python正则表达式的精髓，不仅可以提升日常编程中的文本处理能力，更能紧跟时代步伐，在大数据分析、网络安全、自然语言处理等领域实现高效精准的数据挖掘与分析。因此，建议读者继续关注Python正则表达式的最新发展动态，并通过实践逐步深入学习更多复杂的正则表达式用法及其实战应用场景。

...确修饰符，即其他访问控制符都没有写。使用default修饰的属性或函数可以在相同包内访问，但不同包内的类不允许访问。 package com.example; public class Cat { public void meow() { Animal animal = new Animal(); System.out.println("喵喵喵"); System.out.println("我叫" + animal.name); //System.out.println("我今年" + animal.age); //引发错误，不允许访问基类内protected属性 System.out.println("我的皮毛颜色是" + animal.color); //System.out.println("我的种类是" + animal.type); //引发错误，不允许访问基类内private属性 } } 在上述代码中，Cat类和Animal类在相同包内，可以访问Animal类中的default和public属性，但不允许访问Animal类中的protected和private属性。

...n）是一种小巧轻便的数据传输格式，由于其简洁明了、便于阅读和解析，越来越受到开发者的欢迎。但是，如果在应用开发中经常对JSON进行操作，人工编写相关代码则会很复杂麻烦且易于出错。 为了提升开发效能，我们通常会应用JSON功能组件包中的功能组件，其中比较常用的功能组件是JSON Util。JSON Util是一款小巧轻便的Java JSON解析库，具有解析效率高、简单易学等优点。 下面我们简单介绍一下JSON Util的应用方法： //导入JSON Util库 import org.json.; //将JSON字符串解析成JSONObject String jsonStr = "{\"name\":\"Jack\",\"age\":\"25\",\"address\":{\"province\":\"Guangdong\",\"city\":\"Shenzhen\",\"district\":\"Nanshan\"} }"; JSONObject jsonObj = new JSONObject(jsonStr); //获取JSONObject中的某个字段 String name = jsonObj.getString("name"); //将JSONObject转换为Java Bean Person person = jsonObj.toJavaObject(Person.class); 通过调用JSON Util提供的API，我们可以轻松地从字符串中解析出JSON对象，并且获取JSON中的字段值或将其转换为Java Bean，这样就可以更方便地完成与JSON相关的开发任务了。 总之，JSON Util是一款非常实用的JSON解析库，如果你在Java开发中需要对JSON数据进行操作的话，就不妨尝试一下这个功能组件。

...错误的程序错误输出到控制台。导致这个正确的java类的main方法也运行不了。通过以下设置可以解决这个问题： 以IntelliJ IDEA 2021.2.2为例： 步骤一： 打开设置 搜索Java Compiler图中红色框选中eclipse，应用 步骤二： 在工具栏中打开Run，选择Edit Configurations 将Application的Modify Option展开，将Java的Do not build before run 勾选上即可 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57542177/article/details/117825440。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...数，它是一种更加精确控制函数。 yield函数 public static native void yield() yield函数是用来告诉Java虚拟机，当前线程愿意让出CPU时间，让其他线程运行，然后自己进入就绪状态。该函数不会释放锁，也不会使线程进入阻塞状态。 总之，在Java中，join和yield是两个非常重要的线程管理函数，它们可以帮助我们更好地控制线程的运行流程，从而更好地完成并发编程。

在机器学习中，数据不均衡情况经常会出现。例如在二元分类问题中，正类样本和负类样本的数量统计差异显著，这种情况下就必须实施数据均衡化处理。而Python提供了了欠采样和过采样两种处理方法来应对此问题。 导入相关包 from collections import Counter from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler 构建样本数据 X = [[0.8, 1], [0.7, 0.9], [0.9, 0.8], [0.4, 1], [0.5, 0.7], [0.6, 0.9], [0.2, 0.8], [0.3, 0.6]] y = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0] 输出样本数据中各类别个数 print("样本数据中各类别个数：", Counter(y)) 执行下采样操作 rus = RandomUnderSampler(random_state=0) X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y) print("下采样操作后各类别个数：", Counter(y_resampled)) 执行上采样操作 ros = RandomOverSampler(random_state=0) X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y) print("上采样操作后各类别个数：", Counter(y_resampled)) 在以上代码中，首先使用Counter函数统计了样本数据中各个类别的数量统计。然后使用RandomUnderSampler函数执行下采样操作，并使用Counter函数统计处理后各个类别的数量统计。接着使用RandomOverSampler函数执行上采样操作，并同样使用Counter函数统计处理后各个类别的数量统计。 在下采样操作中，通过随机性地删除多数类样本来实现样本均衡目标。而在上采样操作中，则是通过随机复制增加少数类样本来达到目的。需要注意的是，过度的欠采样或上采样操作也可能会导致模型精度下滑。 综上所述，Python提供了了欠采样和过采样两种数据均衡化处理方法，可以根据实际情况选择合适的处理方法。同时还需要注意处理过程中可能带来的影响。

...础的播放、暂停和音量控制，还可以实现进度条拖拽、播放列表管理、循环播放模式切换等功能。同时，jQuery插件生态系统如jPlayer、MediaElement.js等为音乐播放器提供了更强大的定制化解决方案。 此外，值得注意的是，尽管现代浏览器原生支持音频播放功能，但在不同浏览器间的兼容性和用户体验一致性上，jQuery能够提供有效的辅助。例如，通过封装复杂的跨浏览器兼容性代码，确保音乐播放功能在各种环境下都能顺畅运行。 近期，jQuery团队仍在不断更新维护，旨在保持其在现有项目中的稳定性和对最新Web标准的支持。因此，无论是对于正在使用或考虑采用jQuery进行音乐网站开发的开发者来说，深入理解并掌握这一库的应用技巧，无疑将极大地提升项目的开发效率与用户体验。同时，关注前沿技术动态，灵活结合各类前端工具与框架，也将成为优化音乐网站性能的关键所在。

...设置这些子属性，可以控制元素四周的边框效果。在文章上下文中，开发者利用了边框属性中的颜色透明度、边框宽度以及取消部分边框来创建三角形形状。 透明边框（transparent border） , 在CSS中，边框颜色可以设置为\ transparent\ ，表示边框是透明的，即用户可以看到边框背后的背景或者内容。在正方形上三角形的实现过程中，左右两边的边框被设置为透明，使得这部分区域不会阻挡视线，从而只显示底边或上边框形成的三角形轮廓。 空心三角形 , 在图形学中，空心三角形是指内部没有填充颜色，只有边缘线条的三角形。在本文的CSS实现方案中，通过同时设置反向的边框并结合透明边框，仅保留一个方向的实色边框来模拟出空心三角形的效果。相较于实心三角形，空心三角形具有更轻盈、通透的视觉感受，在界面设计中常用来作为指示符或装饰元素。

...称。 在JSON中，数据以键值组合的形式存在状态。每个键值组合用逗号隔开，而键值之间需要采用分隔符隔开。 但是，有时候我们也许会碰到缺失分号的状况。这可能引发解读JSON时出现失误。 { "name": "Tom", "age": 30, "address": { "city": "Beijing", "street": "Main Street", "zipcode": "100000" } "phone": "123456789" // 缺失分号 } 在上面的例子中，我们可以看到缺失了"name"和"age"键值组合后面的分号。这个失误可能看起来微不足道，但它会影响JSON的解读。 为了避免这种失误，我们应该在每个键值组合的结尾处都加上分号。 { "name": "Tom", "age": 30, "address": { "city": "Beijing", "street": "Main Street", "zipcode": "100000" }, "phone": "123456789" // 注意分号在这里 } 在上面的例子中，我们添加了"phone"键值组合后面的分号，使JSON格式变得正确。 因此，我们应该养成良好的编码习惯，细心地检查每个键值组合的结尾是否都加上了分号。

...改进，使得构建简单的数据传输对象更为便捷，这在一定程度上简化了构造函数的定义和使用。Records特性能够自动生成包含所有成员变量的构造函数、equals()、hashCode()以及toString()方法，极大地提高了开发效率。 此外，在面向对象设计原则中，构造函数和方法也扮演着重要角色。 SOLID原则中的“单一职责原则”提倡方法应当只做一件事情，而构造函数则负责初始化对象状态使其达到可用状态。同时，“依赖倒置原则”强调通过构造函数注入或setter方法设置依赖关系，以实现低耦合、高内聚的设计目标。 近期，Google的Guava库发布了一个新的功能，允许开发者通过静态工厂方法创建对象，而非传统的构造函数调用。这种方式可以隐藏实现细节，提供更多的灵活性，并有利于实现不可变类的设计模式，进一步丰富了Java程序员在构造对象和定义方法时的选择策略。 总之，无论是紧跟Java新版本特性更新，还是深入探索面向对象设计原则在构造函数和方法上的应用，抑或是借鉴业界广泛采用的最佳实践，都能帮助开发者不断提升Java编程技能，更好地应对复杂项目的需求挑战。

...种带有类型安全保证的数据持有类，其内部字段通过泛型推断，使得代码更为简洁且易于维护。 此外，Java开发者社区也持续探讨并改进泛型的边界和局限性，如类型擦除问题及其可能引发的运行时异常。针对这些问题，有专家提出使用“类型令牌”（Type Tokens）等技术来增强反射API对泛型类型的识别能力，从而提升框架设计与开发效率。 同时，在响应式编程、函数式编程等新兴编程范式中，Java泛型也在发挥着日益重要的作用。比如Reactive Streams规范下的Publisher、Subscriber接口，它们利用泛型确保了数据流处理过程中的类型一致性与安全性。 不仅如此，一些高性能库如Vavr（原名为Javaslang）引入了更高级的泛型概念，如协变（Covariance）、逆变（Contravariance）以及不变（Invariance），为开发者提供了更加灵活且强大的类型系统工具集。 总的来说，Java泛型作为现代Java编程的核心组成部分，其理论研究和实践应用正不断深化和发展，值得广大开发者持续关注和学习。

...et是两个常用至极的数据组织方式。它们都是依赖于散列表的达成，通过哈希函数将键对应到散列表中的一个槽位，从而达成快速的元素检索、添加和移除操作。 HashMap是一种键值组合容纳的数据组织方式，它可以容纳任意类型的键和值。HashMap中的键和值都允许为空，但是一个HashMap中仅限一个键为null的键值组合。HashMap的检索、添加和移除操作的运行效率都是O(1)。下面是一个HashMap的基本实例： HashMap<String, String> map = new HashMap<>(); map.put("key1", "value1"); map.put("key2", "value2"); String value1 = map.get("key1"); map.remove("key2"); int size = map.size(); HashSet是一种集合数据组织方式，它容纳一组唯一的元素，其中每个元素都可以为任意类型。HashSet中的元素允许为空，但是一个HashSet中仅限一个null元素。HashSet的检索、添加和移除操作的运行效率也是O(1)。下面是一个HashSet的基本实例： HashSet<String> set = new HashSet<>(); set.add("element1"); set.add("element2"); set.add("element3"); boolean contains1 = set.contains("element1"); set.remove("element2"); int size = set.size(); 需要注意的是，HashMap和HashSet的哈希函数的质量和槽位的数量对性能有很大的影响。如果哈希函数不好，会导致槽位中的元素数量过多，从而降低性能。因此，在使用HashMap和HashSet时，应该尽可能保证键或元素的哈希函数是高质量的。

...设定一个序列用于存储数据 data = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 7] 采用SciPy的entropy函数来求取信息量 ent = entropy(data, base=2) 输出结果 print("数据集的信息量为：", ent) 于上述代码中，我们首先载入了SciPy库中的entropy组件，并设定了一个序列来存储数据。然后，我们采用SciPy的entropy函数来计算序列中数据的信息量，其中参数base=2是指采用以2为底的对数来计算熵。最后，我们输出了结果。 除了于计算信息论中的信息量时，SciPy库的entropy函数还可以用于计算相对熵等衡量指标。此外，它于机器学习中的一些算法中也会被用到。因此，熟练采用SciPy库的entropy函数将会为我们于数据分析和科学研究中带来很大的便利。

...级特性，还结合当下大数据处理、网络爬虫及数据分析等领域的需求，提供了丰富的实战案例。 例如，文中详述了如何利用正则表达式高效解析JSON和XML数据结构，这对于提升数据分析效率至关重要。此外，作者还分享了在抓取网页内容时，如何精准提取特定标签内的信息，展示了正则表达式在Web scraping任务中的关键作用。同时，文章讨论了正则表达式在文本清洗过程中过滤特殊字符、标准化日期格式以及识别电子邮件、URL等常见字符串模式的实践方法。 对于希望更深入理解并有效应用Python正则表达式的开发者来说，这篇深度解读与实战指导相结合的文章无疑是极具时效性和针对性的延伸阅读材料，它将帮助读者应对更为复杂的文本处理挑战，提高开发效率，并助力实现项目目标。

JSON是一种普遍的数据结构，而在在Java环境下，我们通常运用Map来保存键值对数据数据，因此将JSON转化成Map是一项必需的技巧。下面说明一下如何将JSON转化成在Java环境下的Map。 public static Map<String, Object> jsonToMap(String json){ ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); try { TypeReference<Map<String, Object>> typeRef = new TypeReference<Map<String, Object>>() {}; return mapper.readValue(json, typeRef); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; } 上述代码运用Jackson库的ObjectMapper类来将JSON转化成Map，其中TypeReference用于明确转化的目标数据类型，从而获取一个包含键值对数据的Map。 运用方法很简便，调用该方法并传递JSON字符串即可： String json = "{\"name\":\"John\", \"age\":30, \"city\":\"New York\"}"; Map<String, Object> map = jsonToMap(json); System.out.println(map.get("name")); //打印John 在实际开发中，我们需要根据具体情况进行处理，例如处理JSON中的嵌套对象和数组等，这需要我们对JSON的结构有一定的了解。总之，将JSON转化成Map是一项基本的操作，掌握后能够有效地提高我们的开发效率。

...出，使用JSON进行数据交换和存储的方式，在移动优先、响应式设计以及SPA（单页应用）等主流开发模式中，能够显著降低网络传输负担，提升用户体验。 具体来说，各大云服务提供商如AWS、Azure和Google Cloud也纷纷推出对JSON格式原生支持的服务，如AWS DynamoDB可以直接处理JSON文档，大大简化了数据读写操作的复杂性。同时，Node.js社区不断涌现新的库和工具，以提高JSON数据处理效率，例如fast-json-stringify和json-bigint等，它们针对大数据量场景进行了深度优化，使得JSON在企业级应用中也能游刃有余。 此外，考虑到安全性问题，业界也在探索如何在保证JSON便捷性的前提下增强其安全性。例如，通过JSON Schema实现数据验证，确保接收到的数据符合预期结构，减少因数据格式错误引发的安全隐患。而在加密方面，已有研究提出了将JSON与加密算法结合，构建安全的数据交换通道。 综上所述，JSON作为跨平台、易于解析且高效的数据格式，在当前及未来一段时间内将持续发挥关键作用。无论是前端交互、后端数据处理，还是云端存储，深入理解和掌握JSON的应用与最佳实践，都将有助于开发者应对日新月异的技术挑战，打造更高效、更安全的数字化产品。

...等主流前端框架在处理数据更新与渲染时，对原生数组操作有着深度优化。例如，在Vue3中，通过响应式系统对数组变化进行追踪，开发者可以更自然地操作数组，而无需显式调用特定的转换方法。 另外，对于那些依然广泛使用jQuery库但寻求性能优化方案的项目，有专家建议适时评估并逐步替换部分jQuery功能，转而采用原生JavaScript或者轻量级的替代品，以减少冗余代码并提高页面加载速度。这方面的案例分析和实战教程可以在许多技术博客和社区论坛上找到，如“重构：从jQuery到原生JavaScript的最佳实践”一文，提供了详细的步骤指导和性能对比测试。 总之，在当今快速发展的Web开发领域中，理解和掌握不同场景下最优的数组操作方式至关重要，无论是原生JavaScript还是第三方库提供的工具，都需要紧跟技术潮流，以便于构建高性能且易于维护的Web应用。

...率，尤其是在处理大量数据或构建组件库时表现尤为突出。 同时，TypeScript作为JavaScript的超集，其严格的类型系统对于函数参数和实参的约束更是细致入微，包括可选参数、默认参数以及联合类型和泛型的应用，不仅提高了代码的健壮性，更极大地优化了开发体验和团队协作效率。 因此，深入理解并掌握JavaScript函数参数与实参的工作机制，并紧跟最新语言特性和编程范式的演进，无疑将助力开发者在实际项目中编写出更高效、更具弹性的代码。