jbo和mybatis的区别

jbo和mybatis都是Java中的ORM框架，但它们有以下几点不同：

1. jbo是一个全面的ORM框架，而mybatis则更注重SQL映射。
2. jbo提供了更多的自动化功能，例如自动生成Java类和数据库表之间的映射，而mybatis需要手动编写SQL语句和映射文件。
3. jbo支持更多的数据库，包括Oracle、MySQL、PostgreSQL等，而mybatis主要支持关系型数据库。
4. jbo的学习曲线较陡峭，而mybatis则相对简单易学。

相关问题

基于xxl-jbo 实现springboot 的分布式任务调度的代码

以下是一个基于 xxl-job 实现 Spring Boot 分布式任务调度的示例代码：

1. 添加依赖

在 pom.xml 文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>${xxl.job.version}</version>
</dependency>

2. 配置文件

在 application.properties 文件中添加以下配置：

xxl.job.admin.address=http://your_admin_address
xxl.job.executor.appname=your_app_name
xxl.job.executor.address=your_exec_address
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
xxl.job.accessToken=

其中，`xxl.job.admin.address` 为 xxl-job-admin 的地址，`xxl.job.executor.appname` 为应用名称，`xxl.job.executor.address` 为应用地址，`xxl.job.executor.ip` 为应用 IP 地址（可选），`xxl.job.executor.port` 为应用端口，`xxl.job.accessToken` 为访问令牌（可选）。

3. 创建任务

创建一个继承 `IJobHandler` 接口的任务类，如下所示：

@JobHandler(value="demoJobHandler")
@Component
public class DemoJobHandler extends IJobHandler {
    @Override
    public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
        // 执行任务逻辑
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}

其中，`@JobHandler` 注解指定任务名称，`execute` 方法为任务执行逻辑。

4. 注册任务

在 Spring Boot 启动类中注册任务，如下所示：

@SpringBootApplication
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        // 启动任务调度器
        XxlJobExecutor executor = new XxlJobExecutor();
        executor.setAdminAddresses("http://your_admin_address");
        executor.setAppName("your_app_name");
        executor.setIp("");
        executor.setPort(9999);
        executor.start();
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

其中，`XxlJobExecutor` 类为 xxl-job 的任务调度器，通过 `setAdminAddresses` 方法设置 xxl-job-admin 的地址，通过 `setAppName` 方法设置应用名称，通过 `setIp` 方法设置应用 IP 地址（可选），通过 `setPort` 方法设置应用端口，通过 `start` 方法启动任务调度器。

5. 配置任务

在 xxl-job-admin 管理界面中配置任务，指定任务名称、任务组、任务描述、任务执行器、执行参数、调度方式等信息。

6. 运行任务

在 xxl-job-admin 管理界面中启动任务，任务会被调度器自动执行。

如何基于onnxruntime框架，使用C++或Python语言测试并运行MPCount人群计数模型？请提供详细的步骤和代码示例。

为了深入理解如何基于onnxruntime框架部署并测试MPCount人群计数模型，推荐参考《Onnxruntime部署的C++/Python人群计数MPCount程序教程》。这份教程将引导你完成从模型部署到测试的全过程。

参考资源链接：[Onnxruntime部署的C++/Python人群计数MPCount程序教程](https://wenku.csdn.net/doc/1yppcu6jbo?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的开发环境中已经安装了onnxruntime库，并且模型已经被转换为ONNX格式。接下来，无论是使用C++还是Python，你都需要进行以下步骤：
1. 加载ONNX模型文件，并创建一个inference session。
2. 准备输入数据，通常需要将图像数据转换为模型可以接受的格式。
3. 运行推理操作，获取模型的输出结果。
4. 处理模型的输出，对于人群计数模型，这可能涉及到解析输出数据，提取人数统计信息。
5. 将结果输出，比如将统计的人数显示在界面上或者保存到文件中。
如果你选择使用C++来实现这个过程，你可以参考以下的代码结构（代码示例略）：
- 包含必要的头文件。
- 加载模型，创建inference session。
- 预处理输入数据。
- 执行推理并获取输出。
- 对输出进行后处理，获取计数结果。
对于Python版本，你可以使用onnxruntime提供的Python接口简化操作，代码结构类似，但语法更加简洁（代码示例略）。
运行并测试代码后，你应该能看到模型准确地统计出视频中的人数。通过这一过程，你不仅学习了如何部署模型，还掌握了如何使用onnxruntime进行高效的模型推理。为了更深入地了解onnxruntime以及人群计数技术的其他方面，建议阅读《Onnxruntime部署的C++/Python人群计数MPCount程序教程》中的高级主题和案例研究，以提升你的专业技能和项目实战能力。

参考资源链接：[Onnxruntime部署的C++/Python人群计数MPCount程序教程](https://wenku.csdn.net/doc/1yppcu6jbo?spm=1055.2569.3001.10343)