mport com.example.model.Customer; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import org.apache.ibatis.annotations.Param; import java.util.List;这段代码是什么意思

时间: 2024-04-28 09:26:32 浏览: 154
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ibatis的程序例子代码

这段代码是Java中的import语句，用于导入一些类或包。其中： - com.example.model.Customer是导入了一个名为Customer的自定义类，位于com.example.model包中。 - org.apache.ibatis.annotations.Mapper是导入了MyBatis框架中的Mapper注解，用于标识一个接口是MyBatis的Mapper接口。 - org.apache.ibatis.annotations.Param是导入了MyBatis框架中的Param注解，用于给Mapper接口中的方法参数取别名。 - java.util.List是导入了Java中的List接口，用于定义一个泛型集合。 综合来看，这段代码的作用是在一个Java类中导入了一些需要使用的类和接口。
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mport javax.swing.BorderFactory; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JOptionPane; import javax.swing.JPanel;

这段代码是Java语言中用于创建GUI界面的相关类的导入语句。其中，Swing是Java中的一个GUI工具包，提供了许多常用的图形界面组件，如JFrame、JPanel、JLabel等，可以用来方便地创建用户界面。JOptionPane是Swing中...

mport java.io.FileInputStream报错

这个错误可能是由于以下原因导致的： 1. 文件路径错误：请确保文件路径是正确的，可以尝试使用绝对路径或相对路径来引用文件。 2. 文件不存在：请确保文件存在于指定路径中，可以尝试检查文件路径或使用文件浏览器...

mport plotly.express as px import pandas as pd fig = px.parallel_coordinates(df2) fig.show()这个图片是空的

这个问题很有可能是因为你的数据集 df2 中的某些列中有缺失值或者数据类型不正确。你可以尝试对数据集进行清洗和转换，以确保数据集中的所有列都是正确的数据类型，并且没有缺失值。 此外，你也可以尝试修改 px....

解释这行代码mport matplotlib.pyplot as plt

这行代码的作用是导入 matplotlib 库中的 pyplot 模块，并将其命名为 plt，以便在后续的代码中使用 plt 来调用 pyplot 模块中的函数和方法。matplotlib.pyplot 是一个用于绘制数据图表的 Python 库，它提供了一系列...

mport socket from collections import OrderedDict import numpy as np import tensorflow as tf import utils.io.image import utils.io.landmark import utils.io.text import utils.np_image import utils.sitk_image import utils.sitk_np from dataset import Dataset from datasets.pyro_dataset import PyroClientDataset from network import Unet from spine_localization_postprocessing import bb, bb_iou from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision from tensorflow_train_v2.dataset.dataset_iterator import DatasetIterator from tensorflow_train_v2.train_loop import MainLoopBase from tensorflow_train_v2.utils.data_format import get_batch_channel_image_size from tensorflow_train_v2.utils.loss_metric_logger import LossMetricLogger from tensorflow_train_v2.utils.output_folder_handler import OutputFolderHandler from tqdm import tqdm

这段代码看起来是一个Python脚本，导入了一些需要的模块和库，包括socket、collections、numpy、tensorflow等。它还引用了一些自定义的模块和类，如utils.io、dataset、network等。代码中还使用了一些函数和类，如...

mport matplotlib.pyplot as plt#加载绘图工具 from mpl_toolkits.basemap import Basemap fig,ax = plt.subplots() ax.scatter(Ame['Lon'], Ame['Lat'], marker='o', color='red')# 添加标签 for i, row in Ame.iterrows(): ax.annotate((Ame['Lon'], Ame['Lat'])) #地图优化 map = Basemap(projection='merc', lat_0=0, lon_0=0, resolution='l') #加国界州界 map.drawcoastlines() map.drawcountries() map.drawstates() #更换站点样式 # 显示地图 plt.show()

这是一个Python模块，用于绘制数据可视化图形，常用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。通过导入该模块并使用其中的pyplot子模块，可以方便地创建各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。

帮我看看下面代码哪里错了：mport os,sys,torch # sys.path.append(os.path.dirname()) import numpy as np import scipy from scipy import ndimage import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions from PIL import Image import random # from numba import cuda报错：在 '__init__.py' 中找不到引用 'resnet50'

从错误信息来看，可能是你的keras版本过低导致的。请尝试升级你的keras版本，可以通过以下命令升级到最新版本： pip install keras --upgrade 如果还是不行，可以尝试升级tensorflow和keras依赖的库： ...

mport java.util.Scanner; public class Moni { public static void main(String[] args){ System.out.println("请输入一个不超过1000的正整数："); Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int count = 0; while(n != 1){ if(n % 2 == 0){ n = n / 2; count++; break; }else { n = (3 * n + 1) / 2; count++; } System.out.println(count); } while(n == 1) System.out.println("0步即可"); } }为什么后面的不执行

import java.util.Scanner; public class Moni { public static void main(String[] args){ System.out.println("请输入一个不超过1000的正整数："); Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc....

mport requests from lxml import etree import csv import time import pyecharts from pyecharts import options as opts from pyecharts.options import * #导入的是一个模块中的所有类 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType from bs4 import BeautifulSoup from selenium.webdriver import Chrome

这段代码导入了以下模块： - requests：用于发送 HTTP 请求。 ... - csv：用于读写 CSV 文件。 - time：用于处理时间。 - pyecharts：一个基于 Python 的数据可视化库。...- Bar：用于生成柱状图。...

mport numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")获得运行结果并分析

根据代码，这是一个使用Keras创建DNFN模型，对数据进行分类的代码。数据集使用的是一个Excel文件，通过pandas读取数据，然后分为训练集和测试集。模型使用了三层Dense层，其中第一层有64个神经元，第二层有128个神经...

mport java.util.Scanner; public class Gomoku { private static final int BOARD_SIZE = 15; private static final int EMPTY = 0; private static final int PLAYER = 1; private static final int COMPUTER = 2; private static final int[] DX = {0, 1, 1, 1}; private static final int[] DY = {1, 0, 1, -1}; private static int[][] board = new int[BOARD_SIZE][BOARD_SIZE]; private static boolean isGameOver = false; private static int winner = EMPTY; private static Scanner scanner = new Scanner(System.in); private static void initBoard() { for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { board[i][j] = EMPTY; } } }

这段代码是一个五子棋游戏的Java实现，其中定义了一些常量，如棋盘大小（15x15）、空白格（EMPTY）、玩家棋子（PLAYER）、电脑棋子（COMPUTER）等。同时，定义了一个二维数组board，用于表示棋盘上每个位置的状态...

mport matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection # 读取3D医学图像数据 data = ... # 获取数据的形状和边界 x, y, z = data.shape xmin, xmax = 0, x ymin, ymax = 0, y zmin, zmax = 0, z # 创建3D图形对象 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 创建立方体并添加到图形中 verts = [(xmin, ymin, zmin), (xmax, ymin, zmin), (xmax, ymax, zmin), (xmin, ymax, zmin), (xmin, ymin, zmax), (xmax, ymin, zmax), (xmax, ymax, zmax), (xmin, ymax, zmax)] faces = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [0, 1, 5, 4], [1, 2, 6, 5], [2, 3, 7, 6], [3, 0, 4, 7]] collection = Poly3DCollection([verts[face] for face in faces], alpha=0.25, facecolor='blue', edgecolor='k') ax.add_collection3d(collection) # 设置坐标轴范围和标签 ax.set_xlim3d(xmin, xmax) ax.set_ylim3d(ymin, ymax) ax.set_zlim3d(zmin, zmax) ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show()

以上代码是使用 matplotlib 库绘制一个三维立方体（cube）的代码。其中，faces 是一个由六个元素组成的列表，每个元素都是一个由四个整数组成的列表，表示立方体的六个面。每个四元组中的四个整数分别对应于 ...

mport jna.util.": class BackCounter implements Runnable private in过t count一100：r线程共享变量，对它的处理必须用同步机制进行保护 publie int( coont W返网变量值 线程体 peblic void( f(mi-10i>0,i-)(0变量值递减10 【】《以下代码在处理共享变量，需同步机制保护 f() break coust-: try Thread sleep(10): catch (e)( }模拟延时10毫秒 线程体结束 publie class Main( public sutie void main(Stringl)arg)throws InterruptedException某些线程方法会数出检应 ArmayList<Theead>It-new<Theead0: BackCourmer be=newy创建实观对象 add(nen Thread(bc/创建线程对象 It add(new Thread(be) or Thread th 10 【2】:启动8线 fbe (Thead th In 【3】;等待线程结束

import java.util.ArrayList; public class BackCounter implements Runnable { private int count = 100; // 线程共享变量，对它的处理必须用同步机制进行保护 public synchronized int getCount() { return ...

mport java.util.ArrayList;import java.util.Scanner;public class MultiplePower { private static StrList[] l; //下标表示第n重幂， .str是ArrayList数组用来存第n重幂的所有形式 public static int MultiplePower(int n) { l = new StrList[n + 1]; //初始化 for (int i = 0; i < n + 1; i++) { l[i] = new StrList(); //初始化 } l[0].str.add(null); //0号下标不用 l[1].str.add(""); //1重幂的时候不加括号 for (int i = 2; i <= n; i++) { int count = 0; for (int j = 1; j < i; j++) { count += l[j].str.size() * l[i - j].str.size(); } for (int j = 1; j < i; j++) { for (String str2 : l[j].str) { for (String str3 : l[i - j].str) { l[i].str.add("(" + str2 + str3 + ")"); } } } l[i].count = count; } show(n); return l[n].count; } //描述 输出所有n重幂 public static void show(int n) { for (String i : l[n].str) { StringBuilder sb = new StringBuilder(i); int counter = 1; for (int k = 1; k <= i.length()+n-3; k++) { if (sb.charAt(k) == '') { sb.replace(k, k+1, "x" + (counter++)); } } System.out.println(sb); } } public static void main(String[] args) { System.out.println("请输入n重幂"); Scanner scanner=new Scanner(System.in); //n重幂 int x=scanner.nextInt(); System.out.println("所得的结果："); System.out.println(MultiplePower(x)); }}class StrList { public ArrayList<String> str; public int count; public StrList() { str = new ArrayList<String>(10000); count = 0; }}分析算法的时间复杂度和空间复杂度

该算法的时间复杂度为 O(n^3)，空间复杂度为 O(n^2)。 时间复杂度分析： 该算法的时间复杂度主要由两个嵌套的 for 循环决定，外层循环执行 n-1 次，内层循环执行的次数是 i-1，因此内部循环的总次数是 1+2+...+(n-...

mport jieba import jieba.posseg as pseg from utils.dbutils import * from question_answer.获取天气情况 import * import re from utils.user_base import * jieba.enable_paddle() def get_loc_list(text): per_list = [] # 人名列表 word_list = jieba.lcut(text) # print(word_list) for word in word_list: if len(word)==1: # 不加判断会爆 continue words = pseg.cut(word, use_paddle=True) # paddle模式 # print(list(words)) word, flag = list(words)[0] if flag=='LOC': # 这里写成LOC是地名 per_list.append(word) per_list = list(set(per_list)) print(per_list) if len(per_list)==0: per_list.append(word_list[0]) return per_list

这段代码是一个函数，用于从文本中提取出地名列表。它使用了jieba库对文本进行分词，并使用了PaddlePaddle深度学习库来进行词性标注。具体来说，它首先将文本进行分词，然后对每个词进行词性标注，最后将词性为“LOC...

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mport numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2) # 调整左边和底部的距离 plt.show() 怎么使热力图和色阶图距离变小

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