myDaoSupport

说明:

1.在使用spring的时候,如何你用注解来实例化XxxDao,就无法继承HibernateDaoSupport..

2.使用xml配置的话,可以通过继承HibernateDaoSupport来进行持久化操作.


定义自己的MyDaoSupport类:

  1. package dao;  
  2.   
  3. import javax.annotation.Resource;  
  4.   
  5. import org.hibernate.SessionFactory;  
  6. import org.springframework.orm.hibernate4.support.HibernateDaoSupport;  
  7. import org.springframework.stereotype.Component;  
  8.   
  9. @Component("myDaoSupport")  
  10. public class MyDaoSupport extends HibernateDaoSupport{  
  11.     /** 
  12.      * 说明: 
  13.      * 1.在既使用注解又使用HibernateDaoSupport的情况下,只能这么写, 
  14.      * 原因是HibernateDaoSupport是抽象类,且方法都是final修饰的, 
  15.      * 这样就不能为其注入sessionFactory或者hibernateTemplate 
  16.      * 2.若使用xml配置的话,就可以直接给HibernateDaoSupport注入. 
  17.      */  
  18.     //而使用HibernateDaosupport,又必须为其注入sessionFactory或者hibernateTemplate  
  19.       
  20.     //这里为其注入sessionFactory,最后只需要让自己的Dao继承这个MyDaoSupport.  
  21.     //不直接在自己的Dao里继承HibernateDaoSupport的原因是这样可以简化代码,  
  22.     //不用每次都为其注入sessionFactory或者hibernateTemplate了,在这里注入一次就够了.  
  23.     @Resource(name="sessionFactory")  
  24.     public void setSuperSessionFactory(SessionFactory sessionFactory){  
  25.         super.setSessionFactory(sessionFactory);  
  26.     }  
  27.       
  28. //  或者为其注入hibernateTemplate  
  29. //  @Resource(name="hibernateTemplate")  
  30. //  public void setSuperHibernateTemplate(HibernateTemplate hibernateTemplate){  
  31. //      super.setHibernateTemplate(hibernateTemplate);  
  32. //  }  
  33. }  


eg:UserDao类:
  1. package dao;  
  2.   
  3. import model.User;  
  4.   
  5. import org.springframework.stereotype.Repository;  
  6.   
  7. @Repository  
  8. public class UserDao extends MyDaoSupport{  
  9.   
  10.     public void save(User user) {  
  11.         this.getHibernateTemplate().save(user);  
  12.     }  

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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