Mybatis-Plus实现分页查询文章目录Mybatis-Plus实现分页查询1.1技术概述1.2技术详述1.2.1配置分页插件1.2.2自定义分页1、如果你的mapper没有继承BaseMapper2、如果你的mapper继承了BaseMapper1.3技术使用中遇到的问题和解决过程1.4总结Mybatis-Plus实现分页查询1.1技术概述分页查询是一项常用的数据库查询方法，而使用Mybatis-Plus的分页插件，可以为你省去更多的时间去编写复杂的数据库语句，当然，前提是你还是要懂得一些数据库查询语句以及Mybatis-Plus的常用方法。之所以学习该技术，也是因为在软工实践中有分页查

技术报告：SDXL:ImprovingLatentDiffusionModelsforHigh-ResolutionImageSynthesis官方代码：Stability-AI-generative-models模型权重：HuggingFace-StabilityAI非官方代码：Linaqruf/kohya-trainerdiffuser库：diffusers/pipelines/stable_diffusion_xl通过各种实验验证，SDXL已经超越了先前发布的各种版本的StableDiffusion，并且与当前未开源的文生图SOTA模型（如midjorney）具有不相上下的效果。本文将介

在使用若依(RuoYi-vue)时，发现若依用的是mybatis而不是mybatis-plus，所以为了保留原有代码生成器生成的方法，外加入mybaits-plus，故有了下面的内容：1、ruoyi-admin的prom.xml中添加mybatis-plus依赖com.baomidoumybatis-plus-boot-starter3.4.1注意3.5.3版本不行，会报错2、在ruoyi-framawork/main/java/config/MyBatisConfig中注释掉下面图片中的内容3、在ruoyi-admin中的application.xml中注释掉mybatis配置并添加myba

相对于使用整合包，手动在Windows系统下本地部署StableDiffusionWebUI（简称SD-WebUI），更能让人了解一些事情的来龙去脉。一、安装前置软件：Python和Git1、安装Pythonforwindows。下载地址https://www.python.org/downloads/建议下载3.10.6Windows64位版。安装时，请勾选“AddPython3.10toPath”，然后点击“InstallNow”按钮，等待安装完毕。安装完成后，在Windows的命令行窗口进行确认。在任一文件夹窗口空白处右击，选择“在终端中打开”。或者，使用快捷键Win+R打开“运行”，并

上一篇已经在Mac上安装部署了StableDiffusionWebUI，没有装好的小伙伴可以看这里：在男朋友的Mac上部署StableDiffusion（超详细，含踩坑点，AI绘画入门保姆级教程）但是起来了之后，发现貌似少了一些东西。这是起来的画面：Windows的小伙伴用秋叶大佬或者星空大佬的部署包起来之后，可比这个丰富多了。比如外挂VAE模型、CLIP终止层数等。别急，Windows小伙伴有的，咱们Mac小伙伴也都要有！这就开搞！很简单，一分钟迅速解决！选择“Settings”拖到最下面会看到“Showallpages”配置比较多，不太容易找。所以在浏览器中搜“quick”，会定位到Qui

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132177882图像来源于GothClothing的LoRA效果，配合哥特(Goth)风格服饰的相关提示词。测试模型：DreamShaper8哥特风格(GothStyle)的服装特点：受到中世纪哥特式建筑和艺术的影响，表现出一种黑暗、神秘、高贵、浪漫和颓废的气质。色彩多为黑色、暗色和少数红色，颜色搭配一般为红黑、全黑或黑白，给人以冷峻、沉重和强烈的对比感。面料多为皮革、PVC、橡胶、乳胶等具有光泽和质感的材质，也有丝绸

1.什么是涂鸦重绘涂鸦重绘又称手涂蒙版。简单来说，局部重绘手涂蒙版就是涂鸦+局部重绘的结合体，这个功能的出现是为了解决用户不想改变整张图片的情况下，对多个元素进行修改。功能支持：1.支持蒙版功能2.笔刷决定绘制的元素颜色3.支持多种颜色在一张图片上2.功能界面与局部重绘的界面都大体一致，唯一不同的地方在于新增了调色板和蒙版透明度这两个选项。其他功能界面，请查阅02基础图生图章节,03涂鸦章节以及04局部重绘章节。2.1.调色版颜色影响绘制结果正向关键词masterpiece,bestquality,apron,mask精品，质量上乘，围裙，口罩需要注意的是很多教程都会在正向提示词带上颜色比如：

Windows+AMD安装法   1.安装python3.10.6，在python官网上下载安装程序，***重要***在安装的第一个窗口下方勾选“将python添加到path”。   2.安装git   3.Windows+AMD使用AUTOMATIC1111的directml这一个fork，在这个页面的第一段：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-AMD-GPUs   ***重要***下载github上的文件后，进入网站上的repositories文件夹，下载这个文件夹里

一、关于Diffusion模型的简单介绍 首先diffusion模型和VAE、Flow、Gan等模型类似，均属于生成模型，可以和GCN、CNN等其他深度学习网络相结合，完成特定的生成任务，如下图：基于GAN生成模型，基于VAE的生成模型，以及基于flow的生成模型它们都可以生成较高质量的样本，但每种方法都有其局限性。GAN在对抗训练过程中会出现模式崩塌和训练不稳定的问题；VAE则严重依赖于目标损失函数；流模型则必须使用专门的框架来构建可逆变换。扩散模型的灵感来自于非平衡热力学。他们定义了一个扩散步骤的马尔可夫链，慢慢地向数据添加随机噪声，然后学习反向扩散过程，从噪声中构建所需的数据样本。与VA

第一种：主键updateByIdUseruser=newUser();//这个id是主键user.setId(4L);user.setPhone("119");//getBaseMapper是mybatis-plus方法getBaseMapper().updateById(user);第二种:通过实体类筛选进行update//作为查询条件UpdateWrapperupdateWrapper=newUpdateWrapper();updateWrapper.eq("user_name","rhb");//new出来的对象作为修改值Useruser=newUser();user.setPhone(