补两张知识导图最近的两篇文章和文中缺少了知识结构图，这里补充一下。本节内容是关于MyBatis的高级部分，上节的内容重点是带大家从零开始搭建一个使用MyBatis框架的java项目，并且能使用MyBatis框架完成对数据库中表的增删改查操作；这听起来不难理解，但对于新手要实战一遍，还是需要多加练习，推荐大家通过新建Module的方式来操作。

现有的同城购业务围绕京东即时零售能力搭建了到店、到家两种业务场景。同城业务与现有业务进行互补，利用高频，时效性快的特点，可以有效提升主站复访复购频次，是零售的重要战略方向。

前言分享完需求，我们就按照需求去设计数据库就可以了，这里我数据库选用Mysql原因呢Mysql相对于其他数据库如ORACLE等轻巧，方便，开源，免费，好用，而且效率也够用数据库设计这里数据库设计我推荐大家一款数据库设计工具，我一直在使用觉得还不错叫PDMan多平台版本，MacWindows,Linux系统都有。总之功能非常强大，分表设计用户表

作为一个软件控，体验了很多冷门但是非常好用的软件。今天小智给大家推荐7款冷门但是非常值得推荐的软件，直接上干货，喜欢的话，记得点赞支持哦。1、RolanRolan是一款轻量级的桌面快速启动工具，可以让你快速启动各种软件和指令，常用软件和分组都可以自定义管理，可以提高你的电脑操作效率和办公效率。(https://imghel

安装环境要求PHP(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.php.net%2F) 5.6或更高(推荐使用PHP7)数据库,推荐使用MySQL(https://www.oschina.net/action/GoToLink?url

👆“Python猫”，一个值得加星标的公众号花下猫语：最新发布的Python3.9预览版合入了一个很小的改动（PEP584），关于这个特性本身不需要多说，只需要一两个示例，大家就能接受使用。但是，就像我之前介绍过的一些PEP一样，关于它的来龙去脉和引起的相关讨论，都是挺有意思的细节。今天分享的文章，对此有详尽的梳理，推荐大家一读

１基于用户的协同过滤算法：基于用户的协同过滤算法是推荐系统中最古老的的算法，可以说是这个算法的诞生标志了推荐系统的诞生。该算法在1992年被提出，并应用于邮件过滤系统，1994年被GroupLens用于新闻过滤。在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的而用户A没有接触过的物品推

      本游戏是同名游戏的Demo版,传统三消游戏,带二个道具和前三关,但缺少必要UI等.但并不影响我们把玩.鉴于各种原因,我不能分享其完整版源码.该游戏完成于09年,有些年头了.同名游戏早年登录于BigFish.作为独立游戏,早于失去了经济价值,但作为开源爱好者,藏着掖着有违开源精神,现特此共享源码.本源码功能方面完整,粒子,AI,布局等都已完成且

引言：随着互联网的普及和信息爆炸式增长，人们面对的选择越来越多，但同时也面临信息过载和选择困难的问题。在这样的背景下，智能推荐系统应运而生，通过分析用户的历史行为和兴趣，为其提供个性化的推荐，从而提高用户的满意度和购买体验。本文将深入探讨智能推荐系统的工作

引言推荐系统在现代互联网应用中占据了极其重要的位置。无论是电商平台、社交媒体、音乐和视频流媒体服务，还是新闻和内容推荐系统，推荐系统都在提高用户体验和平台收益方面发挥着关键作用。近年来，随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，大模型（如GPT4、BERT等）