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。
相关问题
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&characterEncoding=utf-8&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。
STM32MP157 图像分类
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。