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Mybatis的特性详解——动态SQL前言一、动态sql的元素1.MyBatisif标签：条件判断2.MyBatischoose、when和otherwise标签3.MyBatiswhere标签4.MyBatisset标签5.MyBatisforeach标签6.MyBatisbind标签7.MyBatistrim标签仰天大笑出门去，我辈岂是蓬蒿人前言动态SQL是MyBatis的强大特性之一。在JDBC或其它类似的框架中，开发人员通常需要手动拼接SQL语句。根据不同的条件拼接SQL语句是一件极其痛苦的工作。例如，拼接时要确保添加了必要的空格，还要注意去掉列表最后一个列名的逗号。而动态SQL恰好解决了这一问题，可以根据场景动态的构建查询。动态

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1.编译环境1）系统环境：Win10(i7-8700CPU,16GBRAM)+RTX2070+VS2017Enterprise+CUDA11.6+cuDNNv8.5.02）CMake3.24.1：https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.24.1/cmake-3.24.1-windows-x86_64.zip3）OpenCV4.6.0：https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.6.0.tar.gz4）opencv_contrib4.6.0：https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive

cpu架构    CPU架构是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个规范，是为了区分不同类型CPU的重要标示。目前市面上的CPU分类主要分有两大阵营，一个是intel、AMD为首的复杂指令集CPU，另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。两个不同品牌的CPU，其产品的架构也不相同，例如，Intel、AMD的CPU是X86架构的，而IBM公司的CPU是PowerPC架构，ARM公司是ARM架构。一、X86架构    X86是微处理器执行的计算机语言指令集，指一个Intel通用计算机系列的标准编号缩写，也标识一套通用的计算机指令集合。1978年6月8日，Intel发布了新款16位微处理器8086，也同时开创了一个新时代：X86架构诞生了。X86

第五章外设接口通信，举一反三14.千兆网口实现ICMP、UDP通信协议    UDP是一种面向无连接的传输层协议，属于TCP/IP协议族的一种，UDP具有消耗资源少、通信效率高等优点，一般性地用来传输音频或者视频等对实时性要求高的场合。    ICMP是TCP/IP协议族的一个IP层子协议，包含在IP数据报里，主要用于IP主机、路由器之间传递控制消息，控制消息是指网络是否连通，主机是否可达等功能，其中被大家所熟知的ping功能就是基于ICMP协议进行工作的。    ping主要是用来探测主机和主机之间是否可以进行通信，如果不能ping到某台主机，表示不能与这台主机建立连接。ping使用的是ICMP协议，发送ICMP回送请求消息给目的主机。ICMP协议规定：目的

Golioth发布了面向乐鑫ESP-IDF的开源SDK，使基于乐鑫产品的项目能够轻松、安全地连接至GoliothCloud，Golioth上的所有云计算服务（例如OTA固件更新、命令与控制、时间序列数据库和日志记录）都可直接应用于ESP-IDF项目。选择GoliothGolioth是一个专为硬件和固件团队设计的设备管理云平台，支持各类物联网设备连云，并充分利用这些设备数据。硬件平台不应阻碍开发人员通过不同的方式连接到云。为满足开发人员多样的选择需求，Golioth将支持尽可能多的硬件平台，并提供设备端示例和固件代码片段，以帮助开发者快速使用GoliothCloud创建原型。为此，GoliothESP-IDFSDK近期还新增了ZephyrRTO

前言什么是AI？在你的脑海中可能浮现由一个个神经元堆叠起来的神经网络。那什么是绘画艺术？是达芬奇的《蒙娜丽莎的微笑》，是梵高的《星空夜》、《向日葵》，还是约翰内斯·维米尔的《戴珍珠耳环的少女》？当AI遇上绘画艺术，它们之间能擦出什么样的火花呢？2021年初，OpenAI团队发布了能够根据文本描述生成图像的DALL-E模型。由于其强大的跨模态图像生成能力，引起自然语言和视觉圈技术爱好者的强烈追捧。仅仅一年多的时间，多模态图像生成技术如雨后春笋般开始涌现，期间也诞生了许多利用这些技术进行AI艺术创作的应用，比如最近火得一塌糊涂的DiscoDiffusion。如今，这些应用正逐渐走进艺术创作者和普通大众的视野，成为了很多人口中的“神笔马良”。本文从技术兴趣出发，对多模

前言    等到了我们学校的数据挖掘课程，就从最简单的pandas开始记录我的数据挖掘学习历程吧！希望这份手册能在之后需要的时候帮助到大家。pandas使用手册第一部分：series基础操作参考：创建series取一个元素取多个元素赋值Series间的计算Series函数的使用使用apply练习题：第二部分：dataframe基础 操作参考：创建DataFrame查看DataFrame信息取一个列成一个series取多个列成一个DataFrame条件读取取出一行成为series赋值groupby操作使用apply生成一列series数据的便捷方法： 练习题：第三部分：dataframe绘图操作参考：条件删除行直方图散点图 

目录0写在前面1宇宙演化的熵增定律2量化信息的熵3最大熵原理4相对熵及其不对称性5交叉熵与条件熵6互信息0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)1宇宙演化的熵增定律在开始前，我们可以先思考几个现象：为什么很久没人住的房子看起来越来越破败？为什么打碎的杯子没办法自发地复原？为什么我们的代码工程总是不可避免地越来越臃肿？为什么生命必然衰败走向死亡？为什么…上述现象的本质就用熵增定律来揭示

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