根据user_id和exam_id批量更新problem_id和user_ans字段的mybatis的sql语句写法

下面是一个根据user_id和exam_id批量更新problem_id和user_ans字段的MyBatis的SQL语句示例：

<update id="batchUpdateUserExam" parameterType="map">
  UPDATE user_exam
  SET problem_id = #{problemId},
      user_ans = #{userAns}
  WHERE user_id = #{userId}
    AND exam_id = #{examId}
</update>

其中，`map`参数类型包含`userId`、`examId`、`problemId`和`userAns`四个键值对，分别对应需要更新的用户ID、考试ID、题目ID和用户答案。在这个SQL语句中，我们使用了`UPDATE`语句来更新`user_exam`表中符合条件的记录。`SET`关键字后面跟着需要更新的列和新值。`WHERE`语句用于筛选出符合条件的记录进行更新。

相关问题

传入参数是[{problemId="002",userAns="A"},{problemId="003",userAns="A"}],mybatis批量更新这两条记录的SQL语句

假设你的表名为`user_problem_ans`，需要更新的列为`user_ans`，可以使用以下SQL语句:

UPDATE user_problem_ans
SET user_ans = 
    CASE problemId
        WHEN '002' THEN 'A'
        WHEN '003' THEN 'A'
    END
WHERE problemId IN ('002','003')

如果使用MyBatis进行批量更新，可以使用`foreach`标签和`update`标签结合起来，例如：

<update id="updateUserAnswers">
    <foreach collection="userAnswers" item="answer" separator=";">
        UPDATE user_problem_ans SET user_ans = #{answer.userAns} WHERE problemId = #{answer.problemId}
    </foreach>
</update>

在Java代码中，传入的参数应该是一个包含两个元素的List，每个元素是一个Map，包含`problemId`和`userAns`两个键值对。例如：

List<Map<String, String>> userAnswers = new ArrayList<>();
Map<String, String> answer1 = new HashMap<>();
answer1.put("problemId", "002");
answer1.put("userAns", "A");
Map<String, String> answer2 = new HashMap<>();
answer2.put("problemId", "003");
answer2.put("userAns", "A");
userAnswers.add(answer1);
userAnswers.add(answer2);

然后可以使用`SqlSession`的`update`方法调用上述的MyBatis映射文件中的`updateUserAnswers`方法进行批量更新。例如：

try (SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession()) {
    sqlSession.update("com.example.MyMapper.updateUserAnswers", Collections.singletonMap("userAnswers", userAnswers));
    sqlSession.commit();
}

X_test = np.array(test_data) ans_lasso = lasso.predict(X_test) ans_svr = svr.predict(X_test) ans_mix = (ans_lasso + 5 * ans_svr ) / 6 pd.Series(ans_mix).to_csv('结果.txt', sep='\t', index=False) print('预测完成!')解释每一句代码

1. `X_test = np.array(test_data)`：将测试数据转换为 numpy 数组并赋值给变量 `X_test`。
2. `ans_lasso = lasso.predict(X_test)`：使用 Lasso 模型对测试数据进行预测，并将预测结果赋值给变量 `ans_lasso`。
3. `ans_svr = svr.predict(X_test)`：使用 SVR 模型对测试数据进行预测，并将预测结果赋值给变量 `ans_svr`。
4. `ans_mix = (ans_lasso + 5 * ans_svr ) / 6`：基于 Lasso 和 SVR 的预测结果，按照一定比例进行加权平均，并将结果赋值给变量 `ans_mix`。
5. `pd.Series(ans_mix).to_csv('结果.txt', sep='\t', index=False)`：将 `ans_mix` 转换为 pandas.Series 类型，并将其写入到名为“结果.txt”的文件中，每个值之间使用制表符分隔，并且不包含索引。
6. `print('预测完成!')`：输出“预测完成!”。