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自动生成实体类,哪个最佳?

看过松哥视频的小伙伴都知道,我个人习惯用一个名叫 MyBatis Generator 的逆向工具,利用这个工具我们自动生成实体类和 mapper 接口以及对应的 xml 文件,MyBatis Generator...最下面一行表示在 MP 将来查询的时候,不要自动进行列名转化。啥意思呢?...比如我在 Book 类中有一个属性名为 authorName,那么在 MP 去数据库查询的时候,会自动把 authorName 转为 author_name,如果数据表在定义的时候刚好就是下划线那么没问题...,但是如果数据表在定义的时候,不是下划线,那么自动转换之后就会出错,现在加上上面这个最后一行配置,就没问题了。...;默认情况下,代码生成完毕后会自动打开生成的目录,disableOpenDir 方法表示禁用这个功能;fileOverride 方法即将被移除,未来会不可用;最后的 outputDir 方法则是指定生成代码的输出目录

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Visual Studio Package 插件开发之自动生成实体工具

前言   这一篇是VS插件基于Visual Studio SDK扩展开发的,可能有些朋友看到【生成实体】心里可能会暗想,T4模板都可以做了、动软不是已经做了么、不就是读库保存文件到指定路径么……   我希望做的效果是... 读取选中项目信息    重点是DTE 接口的使用,MSDN的描述是:DTE 接口Visual Studio 自动化对象模型中的顶级对象...selectProject.Project, projectFileList); } return null; } 读取实体配置信息....Select(a => new DbTable(a.Key, a.ToList())).ToList(); } } 读取表结构   选择响应的表后,查询出对应的表结构,一般实体的所需要的信息有...Type = row["type"].ToString() }).ToList(); } } 根据模板生成代码

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    springmvc学习笔记--mybatis--使用插件自动生成实体和mapper

    由于表对象在开发过程中会增删字段,有时候需要重新生成实体和对应的mapper,这时候可以通过mybatis的插件的生成。 优点是快速简洁,缺点同样很明显:覆盖。...因此,通常是在第一次搭建框架的时候使用,因为开发过程中实体的字段会被修改,如添加注解validator、format等。所以架构师学会用包装对象?...运行mybatis-generator:generate即可在需要的bao下生成对应的文件。...4.注意 在第二次或之后运行生成文件的时候,java类会被覆盖,也就是说如果对实体对象进行了手动修改的话需要慎重;还有: xml文件不会被覆盖,只是追加,这样会导致xml文件中重复模块,因此需要删除xml...文件后生成

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    JHipster generator之Entity实体生成

    接下来就是属性项目结构自己编码了,其实,jhipster还能帮我们做一件高效率的事,就是本文的主题,生成项目Entity  jhipster如何生成Entity?...控制台进入项目目录下,键入 yo jhipster:entity blog,就开启了 生成Entity的步骤了,blog是你自己要生成实体类名。...(输入)另一个实体中关系的名称 同样,1-6完成后会回到1,询问你是否继续添加Entity关联关系,选N结束实体的相关进入到下一个步骤 第三个步骤,确定是否使用DTO通道?...所以,实体相关的就交给jhipster吧,开发人员只要关心业务实现就好  ps:实体生成后,就博主目前了解,没有相关delete的 指令,只可以添加/更新字段和更新实体关联关系,使用 yo jhipster...:entity blog,如果blog存在,会有如下提示以及可选的操作 jhipster生成ENtity最终效果图如下

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    GNER: 生成实体识别的新 SoTA

    arxiv.org/abs/2402.16602 Github:https://github.com/yyDing1/GNER 一句话概括:将负样本融入训练,模型表现远超现有 SoTA 简要介绍 研究背景: 生成式大语言模型...受此启发,我们对生成式大语言模型中负样本的影响进行了深入探索。...实验结果: 我们对两种代表性的生成式大语言模型,LLaMA 和 Flan-T5,进行了一系列实验。为了更接近现实应用场景,我们的评估重点放在了模型未曾见过的实体类别上。...匹配条件 通过 Case Study 我们发现,相当一部分问题可以归因于模型的词表确实状况导致的生成词与原序列不匹配,我们设计了 back tokenization 的方法来优化 LCS 算法中的匹配条件...模型在监督设置下同样取得了稳定的提升,结果如下: 我们也探究了生成式 NER 模型的 scaling law,发现即使在较小模型上,我们的方法也展现了卓越的性能,特别是基于 Flan-T5-large

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    用HarvestText自动识别实体及人物别名,用于实体链接分析

    用HarvestText自动识别实体及人物别名,用于实体链接分析 可以在这里找到本文对应的Jupyter Notebook....在处理时保留这些东西可能会导致不鲁棒的程序崩溃,或者挖掘出一些无关实体的副作用,所以需要合理的文本清洗。...如果要针对实体进行分析,必须要进行规整。...实体发现与别名挖掘 实体的别名之所以会出现,有多种情况: - 可能是拼写错误(“武磊”经常被写成“吴磊”) - 是全名缩写等造成的长度变化(“广州恒大淘宝队”, “恒大淘宝队”, “恒大队”, “恒大”...ht.entity_discover的方法实现实体别名挖掘,设置参数method="NFL"就会使用上述语义与模式结合的实体发现与别名挖掘,而使用method="NERP"则单纯使用NER+Pattern

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    POSTMAN自动生成接口文档_swagger自动生成接口文档

    介绍 drf-spectacular是为Django REST Framework生成合理灵活的OpenAPI 3.0模式。...它可以自动帮我们提取接口中的信息,从而形成接口文档,而且内容十分详细,再也不用为写接口文档而心烦了 这个库主要实现了3个目标 从DRF中提取更多的schema信息 提供灵活性,使schema在现实世界中可用...(不仅仅是示例) 生成一个与最流行的客户端生成器配合良好的schema 环境准备 Python >= 3.6 Django (2.2, 3.1, 3.2) Django REST Framework...view,通过drf-spectacular部分或完全的覆盖去产生些东西 先来看下几个初始化参数 operation_id:一个唯一标识ID,基本用不到 parameters:添加到列表中的附加或替换参数去自动发现字段...替换发现的文档字符串 summary:一个可选的短的总结描述 deprecated:将操作标记为已弃用 tags:覆盖默认标记列表 exclude:设置为True以从schema中排除操作 operation:手动覆盖自动发现将生成的内容

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