详细示例Java数据持久化框架iBatis中文教程

在IT行业中，数据库管理和数据操作是至关重要的技能之一。Ibatis作为一个轻量级的持久层框架，被广泛用于Java应用程序中，与各种数据库进行交互，包括MySQL。本示例主要展示了如何利用Ibatis配合MySQL 5.1进行基本的CRUD（Create、Read、Update、Delete）操作。我们需要理解Ibatis的基本工作原理。Ibatis是一个基于Java的SQL映射框架，它允许开发者将SQL语句直接写在XML配置文件中，或者在Java类中以注解形式存在，使得SQL与Java代码分离，提高了代码的可读性和可维护性。在Ibatis中，SQL语句的执行和结果集的映射通过Mapper接口和Mapper XML文件来完成。在这个Java持久层框架Ibatis与MySQL 5.1的数据操作指南中，我们首先需要在MySQL中创建一个名为selected的数据库和一个名为contact的表。这个表包含四个字段：contactid作为主键，firstname，lastname，和email。通常，contactid会被设置为自动增长，以便在插入新记录时自动生成唯一的标识。接下来，我们需要在Ibatis的配置文件（例如：mybatis-config.xml）中添加数据库连接的相关配置，如数据源、驱动等，确保Ibatis能够正确连接到MySQL 5.1数据库。接着，创建一个Mapper接口，例如ContactMapper，里面声明对应增删改查的接口方法。同时，编写对应的Mapper XML文件（如ContactMapper.xml），在这里编写SQL语句。对于每个方法，定义一个、、或标签，分别对应查询、插入、更新和删除操作。

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WEKA，全称为怀卡托智能分析环境，是由新西兰怀卡托大学开发的开源数据挖掘工具。自2005年获得国际数据挖掘与知识探索领域的最高服务奖以来，WEKA已成为数据挖掘和机器学习领域的重要工具。其功能涵盖数据预处理、分类、回归、聚类、关联分析等多个方面，并提供直观的交互式界面，方便用户进行数据可视化操作。本教程详细介绍了WEKA的数据格式、ARFF文件结构、数据准备与预处理、属性选择与特征工程、可视化分析以及分类预测等关键内容。

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SAS（统计分析系统）是国际公认的统计分析软件，由美国北卡罗来纳州立大学开发。SAS历经多年发展，现已广泛应用于各领域。

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WEKA全称怀卡托智能分析环境，源代码可通过http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka获取。WEKA是新西兰的一种鸟名，其主要开发者也来自新西兰。作为公开的数据挖掘工作平台，WEKA集成了多种机器学习算法，涵盖数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及交互式可视化。想要实现数据挖掘算法或集成自己的方法到WEKA中，并不是一件困难的事情。

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