4、深入理解Hibernate持久化生命周期

深入理解Hibernate持久化生命周期

1. 生命周期介绍

在Java应用程序中,持久化是将内存中的对象保存到数据库中的过程。Hibernate作为一款强大的持久化框架,帮助开发者简化了这一过程。为了更好地理解Hibernate的工作原理,我们需要深入了解持久化对象的生命周期。

持久化对象的生命周期主要涉及三种状态:瞬态(transient)、持久化(persistent)和分离(detached)。瞬态对象存在于内存中,但尚未与数据库建立关联。持久化对象存在于数据库中,并由Hibernate管理其持久化状态。分离对象曾经是持久化的,但当前已不再与任何会话关联。

实体、类和名称

在Hibernate中,实体是指映射到数据库表的Java对象。每个实体都有一个唯一的标识符(identifier),用于区分不同的记录。实体的名称通常是其对应的Java类的全限定名,但也可以通过映射文件进行自定义。

标识符

标识符是实体的关键组成部分,它代表了实体在数据库中的唯一标识。Hibernate通过标识符来管理实体的状态转换。如果实体没有提供合适的标识符字段或属性,Hibernate可以内部管理标识符值。标识符的类型必须在映射信息中定义。

2. 实体与关联

实体可以包含对其他实体的引用,这些引用可以是直接的属性或字段,也可以是通过集合(如数组、集合、列表等)间接实现的。这些关联在底层数据库中使用外键关系来表示。

单向与双向关联

当一对实体中只有一个包含对另一个的引用时,这种关联是单向的。如果关联是相互的,则称之为双向的。在设计实体模型时,不应

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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