只有改成以下方式：先传递json字符串，再转化为json对象。但是很遗憾，报错说无法解析参数。postman 测试传参。

尝试了很多方法，比如size、length、is null、!=null等等，都要报错，比如could not extract ResultSet;SQL [n/a];这里的关键是COALESCE函数，此函数表示传进去的list的值判断，返回第一个不为null的值，如果list为空则返回null。这样就相当于对list进行判断并执行id IN了。实际应用中需要在spring data jpa中使用

daoList<TProject> queryProjectByCondition(ProjectParamByCondition projectParamByCondition);xml文件<select id="queryProjectByCondition" resultType="cn.cdqf.mydmsjportal.pojo.TProject">select

邻接表实现图数据结构之前图的创建是使用邻接数组实现的，这次使用邻接表实现，一个数组中，索引对应顶点，索引的内容为一个队列，队列中存储的是这个顶点相邻的顶点，为了更具有普遍性，我们使用一个数组将索引映射为其他数据。java代码实现package mypackage;import java.util.Iterator;//队列类，用链表实现,后面有用class Queue<T> imple

我微信小程序+springboot项目 真机测试 websocket 总是报错 WebSocket错误: {errMsg: Invalid HTTP status.}，总是连接不上，但是开发者工具测试就没有问题。最后解决方案是编码token，之前是没有编码直接拼接的，原因不详。

本文基于Flask web框架，搭建机器学习模型部署与使用的简单案例。传递数据用json格式。Flask就是python中的一个web框架，和springboot类似，但是这个框架真的不好用，毕竟python不是专门写web的。需要先pip install flask，且要用专业版本pycharm创建flask项目。

官方的第三方库网址倒找这个包，然后按照他的提示进行下载，是的，使用的是很暴力的方式：pip install TA-Lib，很遗憾，报错：ERROR: Could not build wheels for TA-Lib, which is required to install pyproject.toml-based projects。找到以下window安装指南，大概的意思就是要自己下载安装包，

策略逻辑是:如果5日均线大于10日均线,那么就持有一手仓位,否则不持有仓位,就这么简单明了,然后换算成净值,看净值图情况,查看回测的效果。ps：现实情况肯定没这么简单，比如核心要解决的问题就是选股先选到比亚迪，其次是坚定不宜的持有这么久，才能得到这么高的收益。以下代码对比亚迪2020年1月1日至2022年10月5日进行均线策略回测。根据净值图，最高净值可达到最初净值的20倍。如上图所示，最高净值涨

核心思想是画一条线或者一个平面或者更高维度的东西，将样本分离开，在支持向量机中有三个重要概念，也是组成支持向量机的重要构件● 最大间隔：这条线要使得两个类别间隔最大，这是不断训练的结果。目标通过不断调整多维的“直线”——超平面，使得间隔最大化。所谓“支持向量”，就是所有数据点中直接参与计算使得间隔最大化的几个数据点，这是支持向量机的得名由来，也是支持向量机的全部核心算法。● 高维映射：低维度现行不

以比亚迪为例，对其收盘价计算回撤，计算逻辑的核心是求的当前日期及其之前日期的价格的最大值，然后计算回撤率，然后就可以求最大值了。本文不仅给出回撤的计算，还画出了价格与回撤率的组合图，便于观察。看完这篇文章，还能学会组合图的绘制，一张绘制两张图，双纵轴坐标。从图中可以清楚的看到随着时间的走势，回撤的变化，最大回撤情况。什么也不说了，一切尽在代码中。