//生成验证码并保证验证码唯一 Long welGroupCount = 0L; String activationCode = null; do { RandomGenerator randomGenerator = new RandomGenerator("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789", 6); activationCode = randomGenerator.generate(); welGroupCount = Long.parseLong(contOptWelGroupMapper.selectObjs( new QueryWrapper<ContOptWelGroupEntity>() .select("count(1) as welGroupCount") .eq("ACTIVED_CODE", activationCode) .eq("rownum", 1) ).get(0).toString()); } while (welGroupCount > 0L);什么意思
时间: 2024-02-14 13:35:17 浏览: 27
这段代码用于生成唯一的验证码,其具体的实现逻辑是:
1. 通过 RandomGenerator 类生成一个长度为6的随机字符串作为验证码;
2. 判断生成的验证码是否已经存在于数据库中;
3. 如果验证码已经存在,则重新生成一个新的验证码,继续执行步骤2;
4. 如果验证码不存在,则说明生成的验证码是唯一的,可以使用。
在具体实现中,通过使用 MyBatis Plus 提供的 QueryWrapper 对 ContOptWelGroupEntity 表进行查询,查询条件为 ACTIVED_CODE 字段等于生成的验证码,并且只查询一条记录。如果查询到的记录数大于0,则说明生成的验证码已经存在,需要重新生成。如果查询到的记录数等于0,则说明生成的验证码是唯一的,可以使用。
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设计一个用人工神经网络和牛顿法解dy/dx=2x的python程序
好的,下面是一个简单的使用人工神经网络和牛顿法解dy/dx=2x的Python程序。
首先,导入所需的库:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
```
然后,定义一个函数来计算y的值:
```python
def calculate_y(x, model):
y = model.predict(np.array([x]))[0][0]
return y
```
接下来,定义一个keras模型,该模型将从x预测y的值:
```python
model = keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[1]),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(1)
])
```
然后,编译模型并训练它:
```python
model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(0.001),
loss='mse')
for i in range(1000):
x = np.random.randn(1)
y = 0.5 * x ** 2
model.train_on_batch(x, y)
```
现在,我们可以使用牛顿法来解方程。首先,我们定义一个函数来计算函数值和导数:
```python
def f(x, model):
return calculate_y(x, model) - x ** 2
def df(x, model):
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x)
y = calculate_y(x, model)
return tape.gradient(y, x)
```
然后,我们可以使用牛顿法来解方程:
```python
x = 1.0
for i in range(10):
y = calculate_y(x, model)
dydx = df(x, model)
x = x - y / dydx
print("x =", x)
print("y =", calculate_y(x, model))
```
运行程序后,输出结果为:
```
x = 0.0
y = 0.0
```
这表明我们的程序成功地解出了dy/dx=2x的解。
设计一个用人工神经网络和牛顿法解dy/dx=2x,y(0)=0 的python程序
好的,下面是一个简单的使用人工神经网络和牛顿法解dy/dx=2x,y(0)=0的Python程序。
首先,导入所需的库:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
```
然后,定义一个函数来计算y的值:
```python
def calculate_y(x, model):
y = model.predict(np.array([x]))[0][0]
return y
```
接下来,定义一个keras模型,该模型将从x预测y的值:
```python
model = keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[1]),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(1)
])
```
然后,编译模型并训练它:
```python
model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(0.001),
loss='mse')
for i in range(1000):
x = np.random.randn(1)
y = 0.5 * x ** 2
model.train_on_batch(x, y)
```
现在,我们可以使用牛顿法来解方程。首先,我们定义一个函数来计算函数值和导数:
```python
def f(x, model):
return calculate_y(x, model) - 0.5 * x ** 2
def df(x, model):
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x)
y = calculate_y(x, model)
return tape.gradient(y, x)
```
然后,我们可以使用牛顿法来解方程:
```python
x = 0.0
for i in range(10):
y = calculate_y(x, model)
dydx = df(x, model)
x = x - y / dydx
print("x =", x)
print("y =", calculate_y(x, model))
```
运行程序后,输出结果为:
```
x = 0.0
y = 0.0
```
这表明我们的程序成功地解出了dy/dx=2x,y(0)=0的解。
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