Hibernate的抓取策略

本文深入解析ORM中立即检索与延迟检索的概念,对比get()与load()方法的不同,并详细阐述类级别与关联级别检索的配置方式。同时,文章还探讨了在一对多与多对一关联中fetch与lazy属性的作用,以及不同设置下SQL语句的生成机制。

立即检索:

            * 当执行某行代码的时候,马上发出SQL语句进行查询.

            * get()方法

延迟检索:

            * 当执行某行代码的时候,不会马上发出SQL语句进行查询.当真正使用这个对象的时候才会发送SQL语句.

            * load()方法

类级别检索和关联级别检索:

            * 类级别的检索:

            * <class>标签上配置lazy

            * 关联级别的检索:

            * <set>/<many-to-one>上面的lazy

从一的一方关联多的一方:

            * <set>

            * fetch:控制sql语句的类型

            * join      :发送迫切左外连接的sql语句,同时查询对象及关联对象,此时,lazy属性就失效了。

            * select    :默认值,发送多条SQL查询关联对象.

            * subselect :发送子查询查询关联对象.(需要使用Query接口测试)

 

            * lazy:控制关联对象的检索是否采用延迟.

            * true      :默认值, 查询关联对象的时候使用延迟检索

            * false     :查询关联对象的时候不使用延迟检索.

            * extra     :极其懒惰.

 

***** 如果fetch是join的情况,lazy属性将会忽略.

 

在多的一方关联一的一方:

             * <many-to-one>

             * fetch:控制SQL语句发送格式

             * join      :发送一个迫切左外连接查询关联对象.fetch=”join”,lay属性会被忽略.

             * select    :发送多条SQL检索关联对象.

             * lazy:关联对象检索的时候,是否采用延迟

             * false     :不延迟

             * proxy     :使用代理.检索订单的时候,是否马上检索客户 由Customer对象的映射文件中<class>上lazy属性来决定.

             * no-proxy  :不使用代理

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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