hibernate 封装

爱的色放阿撒旦法撒旦法是否打算分撒旦Template().getSessionFactory()
.getCurrentSession().createQuery(hql).setCacheable(true);
if (values.length != 0) {
for (int i = 0; i < values.length; i++) {
query.setParameter(i, values[i]);
}
}
List list = query.list();
if (!list.isEmpty() && list.size() != 0) {
return (T) list.get(0);
} else {
throw new ObjectRetrievalFailureException(getEntityClass(),
"object not found");
}
}

@SuppressWarnings("unchecked")
public T getByQbc(Criteria criteria) throws DataAccessException {
List list = criteria.list();
if (!list.isEmpty() && list.size() != 0) {
return (T) list.get(0);
} else {
throw new ObjectRetrievalFailureException(getEntityClass(),
"object not found");
}
}

@SuppressWarnings("unchecked")
public T getByQbcForCache(Criteria criteria) throws DataAccessException {
criteria.setCacheable(true);
List list = criteria.list();
if (!list.isEmpty() && list.size() != 0) {
return (T) list.get(0);
} else {
throw new ObjectRetrievalFailureException(getEntityClass(),
"object not found");
}
}

/**
* 查询总记录数
*
* @param countString
* @return int
* @throws DataAccessException
*/
protected int count(final String countString) throws DataAccessException {
return Integer.valueOf(String.valueOf((getHibernateTemplate().find(
countString).get(0))));
}

/**
* 去除select 子句,未考虑union的情况
*/
protected static String removeSelect(String hql) {
Assert.hasText(hql);
int beginPos = hql.toLowerCase().indexOf("from");
Assert.isTrue(beginPos != -1, " hql : " + hql
+ " must has a keyword 'from'");
return hql.substring(beginPos);
}

/**
* 去除orderby 子句
*/
protected static String removeOrders(String hql) {
Assert.hasText(hql);
Pattern p = Pattern.compile("order\\s*by[\\w|\\W|\\s|\\S]*",
Pattern.CASE_INSENSITIVE);
Matcher m = p.matcher(hql);
StringBuffer sb = new StringBuffer();
while (m.find()) {
m.appendReplacement(sb, "");
}
m.appendTail(sb);
return sb.toString();
}

@SuppressWarnings("unchecked")
public List<T> findByQbc(Criteria criteria) throws DataAccessException {
return criteria.list();
}

@SuppressWarnings("unchecked")
public List<T> findByQbcForCache(Criteria criteria)
throws DataAccessException {
criteria.setCacheable(true);
return criteria.list();
}

@SuppressWarnings("unchecked")
public List<T> getByNativeSql(String sql) throws DataAccessException {
List<T> list = getHibernateTemplate().getSessionFactory()
.getCurrentSession().createSQLQuery(sql).addEntity(
getEntityClass()).list();
return list;
}
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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