public class CodeGenerator { // 数据库名称 private static final String DATASOURCE = "book_mall"; // 数据库需要生成代码的表名 private static final String tableName = "comment"; // 生成页面的菜单名称 private static final String modelName = "论坛评论管理"; private static final String basePath = System.getProperty("user.dir"); // 数据库密码 private static final String PASSWORD = "123456"; public static void main(String[] args) throws Exception { // 生成SpringBoot generate(tableName); // 生成vue createVue(tableName); // 生成菜单 createMenu(tableName, modelName); }

时间: 2023-06-24 18:04:56 浏览: 47
这是一个 Java 类,名为 CodeGenerator,用于生成 SpringBoot 和 Vue 代码以及菜单。其中,DATASOURCE 变量指定数据库名称,tableName 变量指定需要生成代码的表名,modelName 变量指定生成页面的菜单名称,basePath 变量指定代码生成的基本路径,PASSWORD 变量指定数据库密码。该类提供了 main 方法,用于调用 generate、createVue 和 createMenu 方法生成代码和菜单。
相关问题

public class mybatiscodegenerator { private static final druiddatasource ds

Mybatis代码生成器是一个公共的类,用于生成Mybatis的代码。该类中有一个私有的静态常量 `druiddatasource ds`,用于保存Druid数据源的信息。 Mybatis代码生成器的作用是根据数据库表结构自动生成对应的实体类、Mapper接口以及XML映射文件。这样可以减少手动编写代码的工作量,提高开发效率。 在代码生成器中,使用了Druid数据源 `druiddatasource`。Druid是一个开源的Java数据库连接池,具有高性能、可扩展性和丰富的监控功能。通过配置Druid数据源,可以快速连接数据库,并获取数据库的元数据信息。 生成代码的过程中,代码生成器会首先通过连接Druid数据源,获取数据库中的表信息。然后,根据表信息生成对应的实体类,每个字段对应一个属性,并且根据字段类型选择合适的数据类型。接着,生成Mapper接口,该接口定义了数据库的操作方法,例如增删改查等。最后,生成XML映射文件,用于将Java对象与数据库表进行映射。 使用Mybatis代码生成器,可以快速生成基于数据库表的代码,减少了手动编写代码的工作量,提高了开发效率。同时,生成的代码符合Mybatis的规范,易于维护和拓展。

package com.util; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.util.Random; import com.util.SQLConn; public class RandomStringGenerator { private static final String INSERT_SQL = "INSERT INTO strings (value) VALUES (?)"; private static final int STRING_LENGTH = 10; public RandomStringGenerator() throws SQLException { try {Connection conn = SQLConn.openDB(); PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(INSERT_SQL); { // 生成随机字符串 Random rand = new Random(); StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < STRING_LENGTH; i++) { char c = (char) (rand.nextInt(26) + 'a'); sb.append(c); } String str = sb.toString(); // 保存到数据库 pstmt.setString(1, str); pstmt.executeUpdate(); System.out.println("随机字符串已保存到数据库中:" + str); }} catch (SQLException e) { // exception handling here throw e; } catch (ClassNotFoundException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) { try { RandomStringGenerator generator = new RandomStringGenerator(); } catch (SQLException e) { // exception handling here e.printStackTrace(); } } }优化代码

以下是对代码的优化建议: 1. 使用 try-with-resources 语句,可以自动关闭连接和 PreparedStatement,避免资源泄漏。 2. 将 INSERT_SQL 和 STRING_LENGTH 定义为常量,可以提高代码的可读性。 3. 将 SQLConn.openDB() 方法改为静态方法,可以在不创建对象的情况下直接调用。 4. 在异常处理中,可以将异常信息记录在日志中,方便后续排查问题。 下面是优化后的代码: ```java package com.util; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.util.Random; public class RandomStringGenerator { private static final String INSERT_SQL = "INSERT INTO strings (value) VALUES (?)"; private static final int STRING_LENGTH = 10; public RandomStringGenerator() { try (Connection conn = SQLConn.openDB(); PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(INSERT_SQL)) { // 生成随机字符串 Random rand = new Random(); StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < STRING_LENGTH; i++) { char c = (char) (rand.nextInt(26) + 'a'); sb.append(c); } String str = sb.toString(); // 保存到数据库 pstmt.setString(1, str); pstmt.executeUpdate(); System.out.println("随机字符串已保存到数据库中:" + str); } catch (SQLException e) { // 记录异常信息 System.err.println("保存随机字符串到数据库时出现异常:" + e.getMessage()); } catch (ClassNotFoundException e) { // 记录异常信息 System.err.println("无法找到数据库驱动程序:" + e.getMessage()); } } public static void main(String[] args) { new RandomStringGenerator(); } } ```

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package com.util; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.util.Random; import java.lang.*; import com.util.SQLConn; public class RandomStringGenerator { private static final String INSERT_SQL = "INSERT INTO test (value) VALUES (?)"; private static final int STRING_LENGTH = 6; public RandomStringGenerator() throws SQLException { try {Connection conn = SQLConn.openDB(); PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(INSERT_SQL); { int STRING_LENGTH = 6; // 生成随机字符串 Random rand = new Random(); /* StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < STRING_LENGTH; i++) { char c = (char) (rand.nextInt(26) + 'a'); */ char[] randomChars = new char[STRING_LENGTH]; for (int i = 0; i < STRING_LENGTH; i++) { randomChars[i] = (char) (rand.nextInt(26) + 'a'); } String randomString = new String(randomChars); System.out.println("Random string: " + randomString); // String str = sb.toString(); // 保存到数据库 pstmt.setString(1, "Random string: " + randomString); pstmt.executeUpdate(); System.out.println("随机字符串已保存到数据库中:" + "Random string: " + randomString); }} catch (SQLException e) { // exception handling here throw e; } catch (ClassNotFoundException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } public static void main(String[] args) { try { RandomStringGenerator generator = new RandomStringGenerator(); } catch (SQLException e) { // exception handling here e.printStackTrace(); } } }找bug

from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

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