开篇直击痛点
你是否还在为MyBatis的重复CRUD代码头疼？是否因为Spring Boot升级到3.x版本后踩坑不断？本文将手把手带你实现

Chain

基本概念

Chain 是 Mybatis-Plus 提供的一种链式编程风格，它允许开发者以更加简洁和直观的方式编写数据库操作代码。Chain 分为 query 和 update 两大类，分别用于查询和更新操作。每类又分为

注解

@Alias

基本概念

用来为 Java 对象指定一个别名的注解。

作用范围

在互联网大厂后端开发领域，MyBatis 作为一款主流的持久层框架，凭借其灵活的配置与强大的数据处理能力，广泛应用于各类项目之中。然而，随着业务场景日趋复杂、系统规模不断扩张，开发过程中常面临 SQL 执行监控困难、Java 与数据库类型适配复杂等技术挑战。这些问题不仅增加系统开发与维护成本，还可能影响项目交付进度。实际上，MyBatis 框架提供了丰富的扩展机制，深入掌握这些扩展点，能够有效突破技术瓶颈，显著提升开发效率与系统性能。

前置

• mybatisplus
• mysql 8.x

问题

当数据库中存在json格式的数据时,使用mybatisplus自带api能够查到json数据,但是自定义查询则会忽略json格式的数据

本文是何凯明大神的新作

论文题目

Autoregressive Image Generation without Vector Quantization

你大概已经听说了这一消息-深度学习以然成了切片面包以来最热门的事情。它承诺以少量的大量数据即可解决您最复杂的问题。唯一的问题是如果你既不在Google也不在Facebook工作，并且数据稀缺。那你该怎么办？你是否仍然可以利用深度学习的力量？还是不走运？让我们看看即使在数据有限的情况下，也可能如何利用深度学习，以及为什么我认为这可能是未来研究中最令人兴奋的领域之一。

从简单开始

在我们讨论利用有限的数据进行深度学习的方法之前，请先退出神经网络并建立一个简单的基准。尝试使用一些传统模型（例如随机森林）通常不会花很长时间。这将帮助您评估深度学习的任何潜在提升，并为您的问题，深度学习与其他方法的权衡取舍提供大量的见识。

在机器学习的基础算法中，线性回归与逻辑回归是两种看似相近却用途迥异的模型。前者以拟合连续数据见长，后者则在分类任务中表现突出，二者共同构成了回归分析的重要分支。

线性回归的核心是构建自变量与连续因变量之间的线性关系。其模型表达式为

通过最小化均方误差（MSE）求解最优参数。例如预测房价时，模型可根据面积、楼层等特征输出具体价格数值，输出范围覆盖全体实数。这种特性使其适用于如气温预测、销售额估计等需要精确数值输出的场景。