plan_incom.planType = #{param.planType}中param的作用

在MyBatis中，`#{}`语法用于表示参数占位符。这种写法可以将参数值以预编译的形式传入SQL语句，从而避免SQL注入等安全问题。

在`#{}`中，`param`是一个特殊的关键字，表示参数对象。如果在SQL语句中使用了`param`关键字，则需要在调用mapper方法时将对应的参数对象传入。例如：

<select id="selectPlans" resultType="PlanIncome">
  SELECT * FROM plan_income
  WHERE planType = #{param.planType}
</select>

在这个例子中，`#{param.planType}`表示取参数对象中的`planType`属性作为参数值。

在调用`selectPlans`方法时，需要传入一个参数对象，例如：

Map<String, Object> params = new HashMap<>();
params.put("planType", 1);
List<PlanIncome> plans = planIncomeMapper.selectPlans(params);

这里将`planType`属性的值设置为1，然后将参数对象传入`selectPlans`方法，MyBatis会自动将参数值注入到SQL语句中，从而执行查询操作。

相关问题

start_time >= #{param.startTime} AND start_time <= #{param.endTime} OR start_time <= #{param.startTime} AND end_time >= #{param.endTime} OR end_time >= #{param.startTime} AND end_time <= #{param.endTime})用mybatisplus的queryWrapper如何表示

你可以使用LambdaQueryWrapper来实现该查询条件的组合。示例如下：

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;

// 创建LambdaQueryWrapper对象
LambdaQueryWrapper<Entity> queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// 组合查询条件
queryWrapper.and(wrapper -> wrapper
        .ge(Entity::getStartTime, param.getStartTime())
        .le(Entity::getStartTime, param.getEndTime()))
    .or(wrapper -> wrapper
        .le(Entity::getStartTime, param.getStartTime())
        .ge(Entity::getEndTime, param.getEndTime()))
    .or(wrapper -> wrapper
        .ge(Entity::getEndTime, param.getStartTime())
        .le(Entity::getEndTime, param.getEndTime()));

其中，`Entity`代表实体类，`param`代表查询参数对象。在LambdaQueryWrapper中，可以使用Lambda表达式来指定字段和对应的操作，如`.ge(Entity::getStartTime, param.getStartTime())`表示`start_time >= #{param.startTime}`。`and`、`or`方法用于组合条件。

最终生成的SQL语句大致如下：

SELECT * FROM table_name WHERE 
    (start_time >= #{param.startTime} AND start_time <= #{param.endTime}) OR 
    (start_time <= #{param.startTime} AND end_time >= #{param.endTime}) OR 
    (end_time >= #{param.startTime} AND end_time <= #{param.endTime})

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

# 定义一个类，表示 Critic 网络
class CriticNetwork(object):
def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate):
# 初始化 Critic 网络的一些参数
self.sess = sess
self.s_dim = state_dim
self.lr_rate = learning_rate

# 创建 Critic 网络
self.inputs, self.out = self.create_critic_network()

# 获取 Critic 网络中所有的参数
self.network_params = tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic')

# 定义一个占位符，表示 Critic 网络的输入参数
self.input_network_params = []
for param in self.network_params:
self.input_network_params.append(tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape()))

# 定义一个操作，用于设置 Critic 网络的所有参数
self.set_network_params_op = []
for idx, param in enumerate(self.input_network_params):
self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param))

# 定义一个占位符，表示 Critic 网络的目标输出
self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1])

# 计算 Critic 网络的 Temporal Difference
self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out)

# 定义 Critic 网络的损失函数，使用均方误差
self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out)

# 计算 Critic 网络的梯度
self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params)

# 定义 Critic 网络的优化器
self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))