HIBERNATE多对多配置

本文介绍Hibernate框架下实现学生与课程多对多关联的方法,包括配置文件详解、级联操作处理及具体代码示例。
HIBERNATE多对多配置实例 1. 环境,student对lesson,多对多的关系,关系表格:student_lesson(student_id,lesson_id) 2. 配置文件 1) student设为关联维护端 2) lesson设为逆向关联端 3. 推荐设置 一般的将教为主动的一端,配置为关联正向端,本例中学生比课程更为主动,一般不使用 cascade=”true”选项,因为课程不以学生而存在,增加学生时候不会处理课程资料只处理学生和课程的关系,因此 inverse=”false”,cascade=”true”,在增加学生的时候,必须选择库存中的课程而后在存储到学生中 在对多多的关联中无法设置CASCADE属性 学生配置: 期望结果,如果删除学生,参与的课程的资料不删除,与课程的参与关系将自动删除,这个起到与级连相似的结果,同样,选修和退修课程在学生端操作 4. 新增学生 Student student = new Student(); student.setStudentId("007"); student.setName("ale"); session.saveOrUpdate(student); 5. 新增课程 Lesson lesson = new Lesson(); lesson.setLessonId("20070103"); lesson.setLessonName("激光"); session.saveOrUpdate(lesson); 6. 学生选修课程 Lesson lesson = null; Student student = (Student)session.load(Student.class,"005"); lesson = (Lesson)session.load(Lesson.class,"20070101"); student.getLessons().add(lesson); lesson = (Lesson)session.load(Lesson.class,"20070103"); student.getLessons().add(lesson); 7. 学生退出课程选修 Lesson lesson = null; Student student = (Student)session.load(Student.class,"005"); lesson = (Lesson)session.load(Lesson.class,"20070101"); student.getLessons().add(lesson); lesson = (Lesson)session.load(Lesson.class,"20070103"); student.getLessons().remove(lesson); session.saveOrUpdate(student); 8. 取消课程 Lesson lesson = (Lesson)session.load(Lesson.class,"20070103"); session.delete(lesson); 由于配置了学生和课程双向维护关系,删除课程时,也删除了学生与课程的关系 9. 删除学生资料 Student student = (Student)session.load(Student.class,"005"); session.delete(student); 将级连删除与课程的关系
Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
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