entity

本片文章我们主要介绍spring-boot如何进行JPA的配置以及如何进行实体间的一对多配置。 依赖准备 要在spring-boot使用jpa需要在项目中有进入相关的依赖，pom文件里加入下面内容 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> 项目的配置文件中需要对数据库链接以及jpa进行配置： spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/missyou?characterEncoding=utf-8&serverTimezone=GMT%2B8

点击上方“ 程序猿小哈 ”，选择“置顶公众号” 有趣有内涵的文章第一时间送达！ 注解的定义 注解(也被称为 元数据 )为我们在代码中添加信息提供了一种形式化的方式,使我们可以在稍后某个时刻非常方便地使用这些数据. 注解基本概念 基本注解 java SE5内置了三种,定义在java.lang中的注解提供使用 @Override 表示当前的方法定义将覆盖超类中的方法. @Deprecated 标识为启用,在使用这个元素时会有警告提示 @SuppressWarnings 关闭不当的编译器警告信息 另外提供了四种注解(元注解),用于创建注解. @Target 用来定义你的注解将应用在什么地方 可选的ElementType类型 CONSTRUCTOR:构造器的声明 FIELD:域账号(包括enum实例) LOCAL_VARLABLE:局部变量声明 METHOD:方法声明 PACKAGE:包声明 PARAMETER:参数声明 TYPE:类、接口(包括注解类型)或enum声明 @Retention 表示需要在什么级别保存该注解信息 可选的RetentionPolicy类型 SOURCE:源代码 CLASS:类文件 RUNTIME:运行时 @Documented 将此注解包含在javadoc中 @Inherited 运行子类继承父类中的注解 注解元素 注解可以添加的元素： 所有基本类型(int

项目地址： medux-react-admin 点击在线预览 本项目主要用来展示如何将 @medux 应用于 web 后台管理系统，你可能看不到丰富的后台 UI 控件及界面，因为这不是重点，网上这样的轮子已经很多了，本项目想着重表达的是： 通用化解题思路 在定制化和标准化之间妥协 通常追求极致用户体验的 UI/UE设计师 可能会让前端开发者定制各种 UI，你可能会抱怨说：这样的设计将会打乱你的模块化思想，或者让问题变得复杂化，或者失去代码重用性...然而在他们看来或许你只是想偷懒而已...无语... 用户体验当然重要，但程序的健壮性与可维护性同样重要，离开了它们，再好的用户体验都只是空中花园。别忘了人类工业革命的大爆发就是从大量制造标准件开始的，劳斯莱斯永远成不了消费的主流。 所以，我们需要在定制化和标准化之间做个妥协权衡，既保持很好的用户体验，又能够面向更多的通用业务场景。一个思路是将绝大多数场景与极少数场景分而治之，如果某个 UI 方案能切合 90%的业务场景，何必为了兼容少数场景而扭曲变形呢？ 说了这么多，只是想说明本项目的立意是为了 提供一套适合大多业务场景的通用后台 。 通用的工程结构 本项目之开发目录主要结构如下： src ├── assets // 存放公共静态资源 ├── entity // 存放业务实体类型定义 ├── common // 存放公共代码 ├──

OData是什么 　　Open Data Protocol（OData），程序数据库格式标准化的开放数据协议，以简单和标准的方法，建造或消除可查询和可操作的RESTful API，是用来查询和更新数据的一种Web协议，其提供了把存在于应用程序中的数据暴露出来的方式。 OData产生契机 　　已知REST只是一种设计Web服务的思想，不是一种标准化的协议，因此会导致各家公布的RESTful API在统一通用方面的欠缺。OData就是为了弥补这种欠缺而被提出来的标准协议。 实施OData 如果需要实施OData服务，需要完成以下四个部分： OData模型 定义数据结构，一般发生在后端系统。 OData协议 支持CRUDQ（创建，读取，修改，删除，查询）功能，数据的传输可以使用XML或者JSON。 OData客户端库 保证了客户端能够使用库函数方便的访问OData服务。注意，客户端库并不是必须的，但是尽量有，这样可以节省大量的编码工作。 OData服务 可以最终被客户端访问的服务。 OData服务的结构 服务文档（Service Document） 服务元结构文档（Service Metadata Document） 以上两种文档包含了： 实体（Entity） 实体类型（Entity Type） 实体集合（Entity Set） 属性（Property） 导航属性（Navigation

NB-IoT的低功耗是怎么实现的 ？ NB-IoT 可以实现低功耗的一个主要原因就是 NB-IoT 设备的 用户终端 在省电模式下依然可以工作 ， 这种工作模式可以极大的 降低 电量的 消耗和延长电池使用寿命。在省电模式下工作 的 用户终端和设备关机状态 有一些 类似，表面上看起来似乎已经和网络失联了，但是用户终端仍然注册在网络中，不需要重新附着或重新建立分组数据网络连接。 通信设备消耗的能量，往往是与传输数据量和通信速率有关系，也就是说单位时间内发出数据包的大小决定了设备功耗的大小。如果传输数据量小，用户设备的调至解调器和功率放大器(Power Amplifier,PA)就可以调到非常小的水平。NB-IoT聚焦于传输间隔大、小数据量、低速率、对时延不敏感的应用场景，所以NB-IoT的设备功耗可以做到非常小。 NB-IoT在LTE系统的非连续接收(Discontinuous Reception，DRX)基础上进行优化，采用功耗节省模式(Power Saving Mode,PSM)和增强型非连续接收(Enhanced Discontinuous Reception，eDRX)两种模式。这两种模式都是通过用户终端发起请求和移动性管理实体(Mobility Management Entity，MME)核心网协商的方式来确定。用户可以单独使用PSM和eDRX省电模式中的一种

ajax请求@RequestBody ajax请求 $.ajax({ headers : { Accept: "application/json; charset=utf-8", 'token' : '9B4BF951093F1F1A40BB2DAAA30B3838' }, url: URI + '/admin/blog/add', type: 'POST', async: true, data: { "id":1, "type":1, "uname":"admin" }, timeout: 3000, dataType: 'json', beforeSend: function(xhr){}, success: function(data, textStatus, jqXHR){ console.log(data); }, error: function(xhr, textStatus){ console.log(xhr); }, complete: function(){ console.log("complete"); } }) contentType java后台请求方法类型，配合@ResponseBody注解一起使用才可以，不加@ResponseBody注解相当于按照和返回String同名jsp页面解析自然就会报错 @RequestBody只支持以下几种

值 中文描述 英文名称 100 继续 Continue 101 交换协议 Switching Protocols 102 处理中 Processing 103 早期提示 Early Hints 104-199 未分配 Unassigned 200 请求成功 OK 201 已建立 Created 202 已接受 Accepted 203 非授权信息 Non-Authoritative Information 204 无内容 No Content 205 重设内容 Reset Content 206 部分内容 Partial Content 207 多状态 Multi-Status 208 已报告 Already Reported 209-225 未分配 Unassigned 226 IM使用 IM Used 227-299 未分配 Unassigned 300 多项选择 Multiple Choices 301 永久移动 Moved Permanently 302 临时移动 Found 303 查看其他地址 See Other 304 未修改 Not Modified 305 使用代理服务器 Use Proxy 306 （被废弃的状态码） (Unused) 307 临时重定向 Temporary Redirect 308 永久重定向 Permanent Redirect 309

背景 实体分类是指给一个实体一个指定的标签，这在关系抽取，知识问答等任务中非常重要。一般实体分类的标签都小于20个，但是当标签之间具有层级结构，同一个实体在不同的上下文中便可能具有不同的角色。例如： Madonna starred as Breathless Mahoney in the film Dick Tracy Madonna signed with Sire Records in 1982 and released her eponymous debut album the next year. 这两句话中，第一句的Madonna因为主演了电影，她的分类应该是 actress ，而下一句Maddona推出了新专辑，这里她的分类应该是 musician 。 对于细粒度实体分类来说，一个最大的困难是标注文本的收集，因为在标注的时候不考虑上下文的话可能会如上文的例子一样，会引入很多噪音。实际上一个优秀的细粒度实体分类模型应该是可以处理这些噪音并且在训练过程中发现label之间的关系的。 针对这些问题，本文使用ranking loss来解决这些问题，下面我们来看看文中是怎么解决的吧 模型 1. 学习目标 文中为了平衡细粒度标签之间的关系，将输入的文本信息和标签信息全都映射到一个低维空间 中，其中H表示embedding的维度。映射方法如下图所示

AutoMapper 简介 AutoMapper是一个对象映射器，它可以将一种类型的对象转换为另一种类型的对象。 它提供了映射规则及操作方法，使我们不用过多配置就可以映射两个类, 可以帮我们免于编写无聊的映射代码. 在代码层与层之间隔离模型model上非常有用. AutoMapper 使用 初始化 创建两个简单的类用于测试: public class UserEntity { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } } public class UserDTO { public int Id { get; set; } public string Name { get; set; } } AutoMapper可以使用静态类和实例方法来创建映射. 静态类方式 Mapper.Initialize(cfg => cfg.CreateMap<UserEntity, UserDTO>()); var userDTO = Mapper.Map<UserDTO>(user); 实例方式 var config = new MapperConfiguration(cfg => cfg.CreateMap<UserEntity, UserDTO>()); var mapper = config.CreateMapper(

0. 前言 通过前两篇，我们创建了一个项目，并规定了一个基本的数据层访问接口。这一篇，我们将以EF Core为例演示一下数据层访问接口如何实现，以及实现中需要注意的地方。 1. 添加EF Core 先在数据层实现层引入 EF Core： cd Domain.Implements dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore 当前项目以SqlLite为例，所以再添加一个SqlLite数据库驱动： dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.SQLite 删除 Domain.Implements 里默认的Class1.cs 文件，然后添加Insfrastructure目录，创建一个 DefaultContext： using Microsoft.EntityFrameworkCore; namespace Domain.Implements.Insfrastructure { public class DefaultContext : DbContext { private string ConnectStr { get; } public DefaultContext(string connectStr) { ConnectStr = connectStr; }