javassm面试题

时间: 2023-08-04 19:04:19 浏览: 63
回答: 首先,@SessionAttributes注解可以在类上面加上,里面包含的字符串就是要放入session里面的key。通过Jackson框架可以将Java对象直接转化成可以识别的Json对象。具体步骤包括加入Jackson.jar,配置json的映射,以及在接受Ajax方法里面可以直接返回Object,List等,但方法前面要加上@ResponseBody注解。\[1\] MyBatis的好处是可以将SQL语句从Java源程序中独立出来,放在单独的XML文件中编写,给程序的维护带来了很大便利。此外,MyBatis封装了底层JDBC API的调用细节,并能自动将结果集转换成Java Bean对象,简化了Java数据库编程的重复工作。相比于全自动ORM框架,如Hibernate,MyBatis需要程序员自己编写SQL语句,因此能够更灵活地控制SQL语句,实现更高的查询效率,能够完成复杂查询。\[2\] 关于MyBatis的缓存,它可以提高查询性能。MyBatis的缓存分为一级缓存和二级缓存。一级缓存是SqlSession级别的缓存,它默认开启,可以减少对数据库的访问次数。二级缓存是Mapper级别的缓存,可以跨SqlSession共享数据,需要手动配置开启。使用缓存可以减少对数据库的访问,提高系统性能。但是需要注意缓存的更新和失效机制,以保证数据的一致性。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [JavaSSM框架精选50道面试题](https://blog.csdn.net/qq_41735004/article/details/87199651)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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