hibernate 关联映射 双向多对一(一对多)

本文介绍Hibernate框架下多对一与一对多的实体关系映射方法,包括Address与User实体类的设计、配置文件的具体写法及表间关系的建立。

1,实体类
(1)Address(多端)(get,set方法省略)

private int addressid;
    private String addressinfo;
    private User user;//引用关联实体
(2)User(一端)(get,set方法省略)
    private  int userid;
    private String name;
    private String password;
    private Set<Address> address;//引用集合属性

2,配置文件
Address.hbm.xml文件中

    <hibernate-mapping>
    <class name="com.john.hibernate.entity.Address" table="t_address_tab">
        <!-- 映射标识属性address_id  identity主键生成器 -->
        <id name="addressid" type="int">
            <column name="address_id" />
            <generator class="identity" />
        </id>
        <property name="addressinfo" type="java.lang.String">
            <column name="address_info" />
        </property>
        <many-to-one name="user" class="com.john.hibernate.entity.User" fetch="join">
            <column name="user_id" /><!-- column 属性指定外键列名 -->
        </many-to-one>
    </class>
</hibernate-mapping>

在User配置文件中:

<hibernate-mapping>
    <class name="com.john.hibernate.entity.User" table="t_user_tab">
         <!-- 映射标识属性user_id  identity主键生成器 -->
        <id name="userid" type="int">
            <column name="user_id" />
            <generator class="identity" />
        </id>
        <property name="name" type="java.lang.String">
            <column name="name" />
        </property>
        <!-- 映射集合属性,关联到持久化类,inverse="true" 控制关联关系 -->
        <set name="address" table="address" inverse="true" lazy="true">
            <key>
                <column name="user_id" /><!-- 指定关联的外键列名 -->
            </key>
            <one-to-many class="com.john.hibernate.entity.Address" /><!-- 映射关系类 -->
        </set>
    </class>
</hibernate-mapping>

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的种优化与估计方法拓展研究思路。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值