Spring Booti配置文件中配置Mapperi扫描的注解是 A.@ComponentScan B.@MapperScanner C.@EnableMapperScan D.@MapperScan

时间: 2023-08-16 12:14:07 浏览: 53
回答: Spring Boot配置文件中配置Mapper扫描的注解是D.@MapperScan。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [03-SpringBoot 自动配置](https://blog.csdn.net/qq_41865229/article/details/125168224)[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^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
相关问题

1.setenv bootargs console=ttyAMA1,115200 audit=0 earlycon=pl011,0x2800d000 root=/dev/sda2 rootdelay=5 rw; 2.usb start 3.ext4load usb 0:1 0x90100000 Image; 4.ext4load usb 0:1 0x90000000 e2000q-demo-board.dtb; 5.booti 0x90100000 - 0x90000000

这是一个关于在U-Boot中启动Linux系统的命令序列。具体命令如下: 1. 设置启动参数bootargs,包括控制台设备、根文件系统所在分区、读写模式等。 2. 启动USB设备。 3. 从USB设备的第一个分区中加载Image文件到内存地址0x90100000。 4. 从USB设备的第一个分区中加载e2000q-demo-board.dtb文件到内存地址0x90000000。 5. 启动内核,将Image文件的起始地址0x90100000作为内核映像的入口地址,将e2000q-demo-board.dtb文件的起始地址0x90000000作为设备树的入口地址。 这些命令是在U-Boot中启动Linux系统的基本操作,可以根据实际情况进行调整和修改。

bootm 和 booti

bootm 和 booti 是两个不同的 U-Boot 命令,用于启动 Linux 内核。 bootm 命令用于从指定的存储设备(如闪存、SD 卡或网络)读取内核镜像并启动它。它可以从不同的文件系统中读取内核镜像,例如 ext2、FAT 等,并且可以指定内核的启动参数。 booti 命令也用于启动内核,但它不需要指定内核镜像的类型,因为它会自动识别内核镜像的格式。这使得它更加灵活,因为可以在不同的存储设备和文件系统中使用不同的内核镜像,而不必担心格式问题。 总之,bootm 和 booti 命令都是用于启动 Linux 内核的 U-Boot 命令,但 booti 更加灵活,可以自动识别内核镜像的格式。

相关推荐

Ubuntu 系统体积较大,通常在Nvme或者SATA硬盘上进行安装,两者方法类似,只有设备名不同,由于开发板自带Nvme盘,这里以Nvme盘为例进行描述。 首先,按照3.1~3.4方法制作好的U盘并进行启动。进入Linux系统后对nvme盘进行分区。分为两个区,分区1大小约500M,放内核与设备树,分区大小可以自己定义,只要可以放下内核设备树即可,其余空间分区2放置解压缩后的rootfs。 首先我们使用fdisk命令进行分区 1.# fdisk /dev/nvme0n1 分区完成后结果如下: 1.root@E2000-Ubuntu:~# fdisk -l /dev/nvme0n1 2.Disk /dev/nvme0n1: 232.91 GiB, 250059350016 bytes, 488397168 sectors 3.Disk model: Samsung SSD 980 250GB 4.Units: sectors of 1 * 512 = 512 bytes 5.Sector size (logical/physical): 512 bytes / 512 bytes 6.I/O size (minimum/optimal): 512 bytes / 512 bytes 7.Disklabel type: dos 8.Disk identifier: 0x00000000 9. 10.Device Boot Start End Sectors Size Id Type 11./dev/nvme0n1p1 2048 1026047 1024000 500M 83 Linux 12./dev/nvme0n1p2 1026048 488397167 487371120 232.4G 83 Linux 13.root@E2000-Ubuntu:~# 两个分区均格式化为ext4: 1.# mkfs.ext4 /dev/nvme0n1p1 2.# mkfs.ext4 /dev/nvme0n1p2 复制文件 1.# mkdir /mnt1 2.# mount /dev/nvme0n1p1 /mnt 3.# mount /dev/sda1 /mnt1 4.# cp /mnt1/* /mnt 5.# sync 6.# umount /dev/sda1 /dev/nvme0n1p1 7.# mount /dev/nvme0n1p2 /mnt 8.# cd /mnt 9.# tar xvf /rootfs-ubuntu.tar 10.# sync 11.# cd ~ 12.# umount /dev/nvme0n1p2 硬重启E2000参考板,进入Uboot,使用如下命令从NVME启动 1.setenv bootargs console=ttyAMA1,115200 audit=0 earlycon=pl011,0x2800d000 root=/dev/nvme0n1p2 rootdelay=5 rw; 2.ext4load nvme 0:1 0x90100000 Image; 3.ext4load nvme 0:1 0x90000000 e2000q-demo-board.dtb; 4.booti 0x90100000 - 0x90000000 或在Uboot设置环境变量,自动从NVME启动系统 1.setenv bootargs ‘console=ttyAMA1,115200 audit=0 earlycon=pl011,0x2800d000 root=/dev/nvme0n1p2 rw’; 2.setenv bootcmd "ext4load nvme 0:1 0x90100000 Image; ext4load nvme 0:1 0x90000000 e2000q-demo-board.dtb; booti 0x90100000 -:- 0x90000000"; 3.saveenv;

zip
基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。

最新推荐

recommend-type

毕业设计基于STC12C5A、SIM800C、GPS的汽车防盗报警系统源码.zip

STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息,如果车辆发生异常震动或车主打来电话(主动请求定位),将通过GSM发送一条定位短信到车主手机,车主点击链接默认打开网页版定位,如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块,需要注意的是,当前程序对应的是GPS北斗双模芯片,故只解析 GNRMC数据,如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣,每初始化成功一部分后将长鸣一声,如果持续短鸣很久(超过20分钟),建议通过串口助手查看系统输出的调试信息,系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块,集成GPS.GSM.GPRS,使用更加方便
recommend-type

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别.zip

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
recommend-type

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip
recommend-type

自己编写的python 程序计算cpk/ppk

cpk&ppk python 小程序,品友点评
recommend-type

基于Springboot开发的分布式抽奖系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解答下列问题:S—>S;T|T;T—>a 构造任意项目集规范族,构造LR(0)分析表,并分析a;a

对于这个文法,我们可以构造以下项目集规范族: I0: S -> .S S -> .T T -> .a I1: S -> S. [$ T -> T. [$ I2: S -> T. I3: S -> S.;S S -> S.;T T -> T.;a 其中,点(.)表示已经被扫描过的符号,;$表示输入串的结束符号。 根据项目集规范族,我们可以构造出LR(0)分析表: 状态 | a | $ ---- | - | - I0 | s3| I1 | |acc I2 | | 其中s3表示移进到状态3,acc表示接受。在分析字符串a;a时,我们可以按照以下步骤进行
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。