我们知道，相比较hibernate,mybatis的一对一，一对多都比较繁琐，hibernate可以直接在实体类里面配置好映射关系，获取值的时候就能把一对一和一对多的对象带出来了，而mybatis需要用到resultMap,需要在resultMap中把实体类与表字段的对应关系一一写出来，如果遇到关联表有相同字段名，还要写别名，画风往往是这样的:看着好像还行，但是要知道有些表可是有几十个字段的， 不

需要用到json_contains函数,第一个参数是表的字段名，第二个参数是要查询的值，如果是字符串需要用双引号,第三个参数是path路径。查询语句跟普通的sql语句差不多，也就是字段名要用到path表达式。

要比较word文档内容，我们需要先读取word文档，这里使用poi库，至于比较内容，可以使用apache的commons-text库。

有时候，我们想比对两个word文档，标记出两个文档之间的差异，这样一眼就能看出来修改了哪些地方，如下图,左边文档中的扩招2000人删除了，辞呈改成了说明，新增了并且加重处罚等文字，是否一目了然了。

首先我们来看下单层神经网络的结构由于业内共识输入层不算层数，所以这是一个单层的神经网络整张图对应的数学公式如下，我们知道不管是机器学习还是深度学习，主要的功能是做预测，比如我们要预测房价,有一组数据，是面积90平，房间数3,只要让90*w1+3*w2 +b就能做预测了,b是偏置，可以不要。如果让w1为100,w2为200,b为0则预测出房价为9600,我们先不管机器预测的准不准，至少它预测出来了，

现在开发的软件要进入国有机构，需要进行信创适配，我们先来了解下什么叫信创适配是 “信息技术应用创新适配” 的简称，是指在信息技术领域（IT 领域）中，通过对等各个层面的产品进行兼容性测试和优化调整，确保不同厂商的产品能够协同工作，形成完整、安全、可控的信息技术生态体系。信创适配是一项系统性工程，需要政策引导、技术创新、生态协同和行业实践共同推进。随着信创产业的快速发展，国产化适配将成为各行业数字化

前言当前最火爆的人工智能技术应该就是深度学习技术了，有了深度学习，为什么还要使用传统的机器学习技术呢？主要原因，当然是深度学习的成本太高了。深度学习技术需要大量的GPU资源，现在的GPU多贵就不用说了，并且需要大量的数据来喂养，如果数据不足，效果还不如传统的机器学习。深度学习技术最大的优点就是效果出色，如果是计算机视觉，自然语言处理，自动驾驶等领域，肯定首选深度学习技术，如果是其他的分类和回归应用

本文介绍了如何在达梦数据库中实现MySQL的GROUP_CONCAT函数。由于达梦数据库原生不支持该函数但提供类似功能的LISTAGG，当项目需要同时兼容两种数据库时，可以通过创建自定义聚合函数来解决。具体实现步骤包括：1)创建GROUP_CONCAT_TYPE聚合类型；2)实现类型体完成初始化、迭代、终止和合并操作；3)创建GROUP_CONCAT聚合函数；4)建立公共匿名函数以便其他用户使用。

提取文档摘要我们先要把文档上传到kimi获取一个content,再调用聊天接口给提示词就行了@Operation(summary = "提取文档摘要")String hint = "请简要描述文档中的内容";

PaddlePaddle（飞桨）是百度开发的开源深度学习平台，支持从数据准备到模型部署的全流程，适用于多种硬件环境。其核心特点包括全场景覆盖、易用性、高效性及丰富的工具与生态。PaddleOCR是基于PaddlePaddle的OCR工具库，专注于文本检测与识别，支持多语言和多场景应用，具有高精度和易用性。PaddlePaddle提供底层支持，PaddleOCR则实现具体功能，两者协同优化性能。环境