MP实体类忽视某个属性

时间: 2023-09-01 12:13:49 浏览: 39
对于忽视某个属性,你可以在MP实体类中使用`@JsonIgnore`注解来标记要忽略的属性。这样,在序列化和反序列化过程中,该属性将被忽略,不会被包含在结果中。以下是一个示例: ```java public class MP { private String property1; @JsonIgnore private String property2; // 省略getter和setter方法 } ``` 在上面的例子中,`property2`属性会被忽略,并且不会出现在序列化或反序列化的结果中。
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mp如何自动生成实体类

在使用 MyBatis-Plus 时,可以通过使用 MyBatis-Plus 的代码生成器来自动生成实体类。具体步骤如下: 1. 配置 pom.xml 文件,添加 MyBatis-Plus 的依赖。 2. 在项目的 resources 目录下创建 generator 目录,并在该目录下创建 generatorConfig.xml 配置文件,在该文件中配置代码生成器的相关信息,包括数据库连接信息、生成文件保存路径、生成的表配置等。 3. 在代码中编写代码生成器的启动类,通过配置文件的方式加载配置信息,生成代码。 4. 运行代码生成器启动类,即可自动生成实体类、Mapper 接口以及 XML 映射文件。 下面是一个简单的示例: 1. pom.xml 文件中添加 MyBatis-Plus 的依赖: ``` <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.4.2</version> </dependency> ``` 2. 在 resources 目录下创建 generator 目录,并在该目录下创建 generatorConfig.xml 配置文件,配置文件内容如下: ``` <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE generatorConfiguration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD MyBatis Generator Configuration 1.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-generator-config_1_0.dtd"> <generatorConfiguration> <context id="MySqlContext" targetRuntime="MyBatis3"> <!-- 数据库连接信息 --> <jdbcConnection driverClass="com.mysql.cj.jdbc.Driver" connectionURL="jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&amp;characterEncoding=utf-8&amp;useSSL=false" userId="root" password="root"> </jdbcConnection> <!-- Java 模型生成器配置,生成实体类 --> <javaModelGenerator targetPackage="com.example.entity" targetProject="src/main/java"> <property name="enableSubPackages" value="true"/> <property name="trimStrings" value="true"/> </javaModelGenerator> <!-- Mapper.xml 文件生成器配置,生成 XML 映射文件 --> <sqlMapGenerator targetPackage="mapper" targetProject="src/main/resources"> <property name="enableSubPackages" value="true"/> </sqlMapGenerator> <!-- Mapper 接口生成器配置,生成 Mapper 接口 --> <javaClientGenerator type="XMLMAPPER" targetPackage="com.example.mapper" targetProject="src/main/java"> <property name="enableSubPackages" value="true"/> </javaClientGenerator> <!-- 表配置,生成指定表的代码 --> <table tableName="user"/> </context> </generatorConfiguration> ``` 3. 在代码中编写代码生成器启动类,如下所示: ``` public class CodeGenerator { public static void main(String[] args) { // 代码生成器 AutoGenerator mpg = new AutoGenerator(); // 全局配置 GlobalConfig gc = new GlobalConfig(); String projectPath = System.getProperty("user.dir"); gc.setOutputDir(projectPath + "/src/main/java"); gc.setAuthor("your name"); gc.setOpen(false); // 实体属性 Swagger2 注解 gc.setSwagger2(true); mpg.setGlobalConfig(gc); // 数据源配置 DataSourceConfig dsc = new DataSourceConfig(); dsc.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false"); dsc.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); dsc.setUsername("root"); dsc.setPassword("root"); mpg.setDataSource(dsc); // 包配置 PackageConfig pc = new PackageConfig(); pc.setModuleName(null); pc.setParent("com.example"); pc.setEntity("entity"); pc.setMapper("mapper"); pc.setService("service"); pc.setServiceImpl("service.impl"); pc.setController("controller"); mpg.setPackageInfo(pc); // 配置模板 TemplateConfig templateConfig = new TemplateConfig(); templateConfig.setXml(null); mpg.setTemplate(templateConfig); // 策略配置 StrategyConfig strategy = new StrategyConfig(); strategy.setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel); strategy.setColumnNaming(NamingStrategy.underline_to_camel); strategy.setEntityLombokModel(true); strategy.setRestControllerStyle(true); // 公共父类 strategy.setSuperControllerClass("com.example.controller.BaseController"); // 写于父类中的公共字段 strategy.setSuperEntityColumns("id"); strategy.setInclude("user"); strategy.setControllerMappingHyphenStyle(true); mpg.setStrategy(strategy); mpg.execute(); } } ``` 4. 运行 CodeGenerator 类,即可自动生成实体类、Mapper 接口以及 XML 映射文件。

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STM32MP157是一款功能强大的嵌入式处理器,它可以用于图像分类任务。图像分类是指将输入的图像分为不同的预定义类别,例如识别图像中的动物、车辆、风景等。在STM32MP157上进行图像分类可以通过以下步骤实现: 1. 数据准备:收集和准备用于训练和测试的图像数据集。数据集应包含不同类别的图像样本,并且每个样本应有相应的标签。 2. 模型训练:使用机器学习算法(如深度学习)训练图像分类模型。常见的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch可以在STM32MP157上使用。 3. 模型优化:由于STM32MP157是嵌入式处理器,资源有限,因此需要对训练好的模型进行优化,以适应处理器的计算能力和内存限制。这包括模型压缩、量化和剪枝等技术。 4. 模型部署:将经过优化的模型部署到STM32MP157上进行推理。推理过程中,输入图像会经过模型前向计算得到分类结果。 需要注意的是,由于STM32MP157的计算资源相对有限,较复杂的深度学习模型可能无法直接在处理器上运行。因此,在进行图像分类任务时,需要权衡模型的复杂度和处理器的计算能力,选择适合的模型和算法。

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