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实体与模型之间映射,就用Mapstruct

在一个成熟可维护工程中,细分模块后,domian工程最好不要被其他工程依赖,但是实体类一般存于domain之中,这样其他工程想获取实体类数据时就需要在各自工程写model,自定义model可以根据自身业务需要而并不需要映射整个实体属性...mapstruct这个插件就是用来处理domin实体类与model类属性映射,定义mapper接口,mapstruct就会自动帮我们实现这个映射接口,避免了麻烦复杂映射实现。...Person与模型PersonModel,这里两个属性一致。...new一个PersonMapper实例INSTANCE,就可以调用map()方法映射实体属性到模型中去了。...但是这是在实体与模型属性命名一致情况下,这种情况下映射基本上不需要我们指定模型哪个属性对应实体哪个属性,在模型属性命名与实体属性命名不一致情况下,还可以使用@Mapping(target =

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MyBatis 封装Map,返回不同实体集合对象

博文发布出发点:   1.现在有一个需求,就是从100个表中获得任意表中数据,按照正常思维模式和处理方式,     我们首先会创建100个实体类(累死!)...,然后通过resultType一一对应实体类,这种方式简直...   2.我们不通过创建实体类,来获得一个表中所有数据,或者部分数据键值对形式值,我们该怎么做?...原因是,当我们resultType写成一个实体时候,MyBatis首先会找这个实体类里面的字段,然后根据字段进行映射, 但是我们Object对象它里面有字段吗???...------------------------------------------------------------------- 像这种想要返回实体东西我们还得借助Map<String,Object...String就相当于实体类里面的具体属性字段,而Object就是存储值 所以我们写法应该是这样 /*   Warning:     这里边如果是要获取多个值的话就必须写成List<Map<String

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数据MySQL-实体之间关系

1.2 实体之间关系 ? 1.2.1 一对多(1:N) 主表中一条记录对应从表中多条记录 ? 实现一对多方式:主键和非主键建关系 问题:说出几个一对多关系?...如何实现一对一:主键和主键建关系 思考:一对一两个表完全可以用一个表实现,为什么还要分成两个表? 答:在字段数量很多情况下,数据量也就很大,每次查询都需要检索大量数据,这样效率低下。...我们可以将所有字段分成两个部分,“常用字段”和“不常用字段”,这样对大部分查询者来说效率提高了。...【表垂直分割】 1.2.3 多对多(N:M) 主表中一条记录对应从表中多条记录,从表中一条记录,对应主表中多条记录 ? 如何实现多对多:利用第三张关系表 问题:说出几个多对多关系?

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ORM中继承关系映射全解——单表继承体系、一实体一具体表、一实体一扩展表、接口映射

实体继承是基于OO和关系型数据软件系统设计中一个重要主题。本文通过基于NBear实例解析ORM中实体继承体系映射方方面面。 本文涉及内容包括: 1. 单表继承体系 2....一实体一具体表 3. 一实体一扩展表 4. 接口实现映射vs基类继承映射 1. 单表继承体系 所谓单表继承体系就是用一张数据表存储整个继承体系中所有实体数据。...这里会用到NBear.Common.TableAttributeAdditionalWhere和AdditionalInsert属性,关于这两个属性详细用法请参考表映射。 ...一实体一具体表方案优点主要就是查询性能好,读操作只需操作一张表,和实体数据对应结构清晰,数据表迁移和维护会比较方便;主要缺点是数据冗余较大,因为每次插入一条子类数据时,同时要插入一份子类包含父类字段数据到所有父类层次表中...一实体一扩展表方案适合继承体系非常复杂,结构易变,并希望最大程度减少数据冗余情形。

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不同方法对业务实体定义多少有些差异

不同方法Business Entity定义多少有些差异。...UML标准里没有"Business Worker"和"Business Entity"概念,建模时表达为类构造型。 这两个概念来源于Ivar Jacobson方法学。...图4 Rational Rose里业务工人和业务实体 ? 图5 EA里面的业务工人和业务实体 说完了历史,接下来评价一下上面的定义。 关于业务工人,歧义不大,组织里的人肉零件。...关于业务实体,Ivar书或者RUP里知识是考虑不周。主要问题是:把"业务实体"混淆为用面向对象方法构思软件系统时"实体类",然后把它和业务工人并列,导致抽象级别不一致。...《软件方法》中,把业务实体定义为"非人智能系统"。如果需要在业务序列图中表达A请求B做某事,传递参数是一份订单,那么可以加一个类"订单",但不加业务实体构造型。

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美团NLP实习面试总结一 基本知识4 数据结构二 NLP相关技术1 LSTM2 介绍实体链接与实体映射3 解释随机游走原理及作用4 命名实体识别

机会总是留给有准备的人 一 基本知识 1 python 解释下装饰器和生成器作用以及用法 类知识点,类与对象,三个输出 2 java HashMap实现原理 ArrayList和LinkedList...区别 3 操作系统 进程与线程区别 进程调度方法 4 数据结构 解释下Hash散列表 5 代码 给定一个列表,实现有序二叉树构造 给定一个列表,实现单链表构造 给定一个数组(0,整数、负数、小数...),求乘积最大子序列 二 NLP相关技术 1 LSTM LSTM实现原理 中间隐层个数 2 介绍实体链接与实体映射 3 解释随机游走原理及作用 4 命名实体识别 规则匹配 语义分析 过拟合 词性标注

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使用实体嵌入结构化数据进行深度学习

第二个问题是你在构建机器学习模型时必须问自己问题:在这个数据集中,我如何处理分类变量? 令人惊讶是,我们可以用同样答案来回答两个问题:实体嵌入(entity embeddings)。...在处理非结构化数据时,深度学习已经成为标准。最近一个问题是,深度学习是否也能在结构化数据上表现最好。结构化数据是以表格形式组织数据,其中列表示不同特性,而行代表不同数据样本。...实体嵌入在这方面起着重要作用。 结构化和非结构化数据 实体嵌入 在将神经网络与结构化数据进行匹配时,实体嵌入已经被证明是成功。...这个方法适用于基于树型结构方法,但不适用于线性模型,因为它意味着所赋值顺序。 实体嵌入基本上是将标签编码方法提升到下一个级别,不只是将一个整数赋值给一个类别,而是整个向量。...标签编码也解决了这个问题,但是只能被基于树型结构模型使用。 2. 嵌入式数据提供了不同类别之间距离信息。使用嵌入美妙之处是,在神经网络训练过程中,分配给每个类别的向量也被训练。

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使用实体嵌入结构化数据进行深度学习

第二个问题是你在构建机器学习模型时必须问自己问题:在这个数据集中,我如何处理分类变量? 令人惊讶是,我们可以用同样答案来回答两个问题:实体嵌入(entity embeddings)。...在处理非结构化数据时,深度学习已经成为标准。最近一个问题是,深度学习是否也能在结构化数据上表现最好。结构化数据是以表格形式组织数据,其中列表示不同特性,而行代表不同数据样本。...实体嵌入在这方面起着重要作用。 结构化和非结构化数据 实体嵌入 在将神经网络与结构化数据进行匹配时,实体嵌入已经被证明是成功。...这个方法适用于基于树型结构方法,但不适用于线性模型,因为它意味着所赋值顺序。 实体嵌入基本上是将标签编码方法提升到下一个级别,不只是将一个整数赋值给一个类别,而是整个向量。...标签编码也解决了这个问题,但是只能被基于树型结构模型使用。 2. 嵌入式数据提供了不同类别之间距离信息。使用嵌入美妙之处是,在神经网络训练过程中,分配给每个类别的向量也被训练。

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命名实体识别之动态融合不同bert层特征(基于tensorflow)

hidden_size = output_layer.shape[-1].value # 768 print("=============================") print("打印融合特征相关张量形状...= pooled_output print("=============================") 输出: ============================= 打印融合特征相关张量形状...来获取,然后我们将每一层768维度特征映射成1维,对每一个特征进行最后一个维度拼接后经过softmax层,得到每一层特征相对应权重,最后经过[batchsize,max_len,1,12] ×...[batchsize,max_len,12,768],得到[batchszie,max_len,1,768],去除掉一维得到[batchsize,max_len,768],这样我们就得到了可以动态选择特征...,接下来就可以利用该特征进行相关微调任务了。

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解决因C#8.0语言特性导致EFCore实体类型映射错误

检查数据和迁移文件时发现Address这个字段被意外设置成nullable: false,而其它字段却正常,按理来说对于string类型属性,EFCore在codefirst模式下应该映射为可空类型...于是开始排查:手动创建一个空程序集,引用EFCore,从原项目拷贝EF设计时、DbContext和各实体类,一顿操作后竟然发现在新程序集中生成迁移文件是符合预期。...语法将不起作用 解决 关闭此功能,重新生成迁移,更新数据,问题解决。...后记 语言特性会影响EF实体与表结构映射约定,官方示例中对于string类型处理方式也做了说明: 无NRT public class CustomerWithoutNullableReferenceTypes...FirstName = firstName; LastName = lastName; MiddleName = middleName; } } 这两种模型数据映射是等价

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一个DDD指导下实体类设计案例

在我们公司开发习惯中,数据实体类通常会继承一个叫做BaseDomain类,这个类很简单,主要用来填充一些数据实体公用属性,它设计如下: @MappedSuperclass public...是的,公司每个开发者在新增一个实体类时总是优先写上 XxxextendsBaseDomain 。...更多数据查询操作,都要考虑到,deleteFlag=true那些记录,不应该被影响到。...换言之,从技术开发角度,对value object加上version可以允许同时(操作系统级别真正同时)修改一个用户地址信息和银行卡信息,甚至是多个银行卡中不同银行卡,而单独由Member控制,则意味着...大家都是存在数据,但是地位是不一样

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SSH集成时使用spring注解代替实体映射hbm.xml文件配置过程

在最原始ssh开发中Hibernate需要配置hbm.xml实体映射文件,遇到表较多及表关系复杂时极其麻烦; 现在一般都会通过spring注解代替原来这种配置: 在beans.xml配置文件(applicationContext.xml...name="mappingResources"> cw/test/bean/Employee.hbm.xml 映射关系删除...具体实体类改成如下形式,加入注解: @Entity @Table(name="employee") public class Employee implements java.io.Serializable...getGender() { return gender; } public void setGender(Gender gender) { this.gender = gender; } } 需要注意是如果某个字段是用枚举类型...,那么需要用到Enumerated注解,并且在实体类上要实现java.io.Serializable类。

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(PDF.NET框架实例讲解)将任意复杂SQL查询映射实体

通常情况下我们ORM框架都是将单表或者视图映射成一个实体类,有时候也会将存储过程映射实体类,如果处于系统移植性考虑,你不想写存储过程,那这些复杂SQL查询怎么映射实体类?...到此为止,你可以使用本工具作为一个支持多种数据“查询分析器”来使用了,你还可以扩展它数据提供程序,以支持你自己数据源。 4,在“查询窗口”,鼠标右键弹出菜单上,选择“生成实体类” ?  ...然后,弹出一个新窗口,进行生成实体有关设置: ? 注意勾选“SQL查询有效性”,并输入要映射实体类名称等信息,然后点击“确定”。 ?...单击“生成”按钮,将生成两个选中实体类文件。 注意:这里除了生成实体类文件之外,还会生成一个固定名称实体类配置文件 EntitySqlMap.config文件,下面将会讲到它用处。...除了可以通过本文说方式将SQL语句映射实体类,还可以通过PDF.NET内置SQL-MAP技术来实现实体映射,就像iBaits那样,但比iBaits简单很多,详细内容,请参看: PDF.NET数据开发框架

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【干货】Entity Embeddings : 利用深度学习训练结构化数据实体嵌入

具体讲解了如何利用深度学习训练结构化数据实体嵌入,并且讨论了Entity Embeddings各种优势:稠密向量、计算类别距离等。文末介绍了用t-SNE进行Embeddings可视化两个实例。...第二个问题是在我们在构建机器学习模型时候时常问问题: 我改怎么处理数据集里类别变量? 令人惊讶是,我们可以用相同答案回答这两个问题:实体嵌入(Entity Embedding)。...深度学习已成为处理非结构化数据标准。但是深度学习是否也可以在结构化数据上有好表现? 结构化数据是以表格格式组织数据,其中列表示不同特征,行表示不同数据样本。...结构化数据VS非结构化数据 ▌实体嵌入 ---- ---- 在结构化数据上运用神经网络时,实体嵌入表现很好。...同样,预测Rossmann药店销售任务第三个解决方案使用了比前两个方案更简单方法: 使用简单前馈神经网络, 再加上类别变量实体嵌入。

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服务实体经济不只是说说而已,广东成为生动案例

一方面其有着以云为核心技术创新体系,比如其自研CPU芯片倚天710是业界性能最强ARM服务器芯片,此外也有自主操作系统、数据等底层技术;另一方面其早已将服务实体经济作为己任,积极推动其核心技术与各行各业融合...▼广东,成“数实融合”生动案例▼ 广东是改革开放排头兵、先行地、实验区,既是经济大省,也是经济强省,在推动数字经济与实体经济融合上同样走在前列。...有着资源禀赋广东省,在数字经济与实体经济融合上先行先试,前瞻布局,走出了一条自己路,当地政府、产业和企业在专业数字化平台支持下,打造了一系列数字经济与实体经济融合标杆创新案例。...2020年4月,完美日记3周年大促活动,系统吞吐量相比半年前提升50倍,底层是阿里云成熟数据产品在支持。...在广东诸多实体产业数字化案例背后,都有多年来积极服务实体经济阿里云身影。

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基于结构化感知机词性标注与命名实体识别框架

上周就关于《结构化感知机标注框架内容》已经分享了一篇《分词工具Hanlp基于感知机中文分词框架》,本篇接上一篇内容,继续分享词性标注与命名实体识别框架内容。...命名实体识别 目前本系统默认支持人名(nr),地名(ns),机构名(nt)三种命名实体识别,用户可以重载NERTrainercreateTagSet来支持任意NER类型。...训练 命名实体识别是词性标注后续任务,训练语料依然同上,接口如下: 命令行 java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task...                tagSet.nerLabels.add("YourNER3");                 return tagSet;             }         }; 测试 命名实体识别器输入不再是纯文本...split(" "), "ns n n nr p ns n".split(" ")))); } 正常情况下输出: [B-nt, M-nt, E-nt, S, O, S, O] 7个标签代表上述7个词语所属命名实体成分

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