hibernate Criteria Query

Hibernate框架之Query、Criteria、SQLQuery三个数据查询对象 Hibernate框架的作用是将持久化层的操作进行封装,也就是把数据库的操作进行了封装,我们可以不使用sql语句就能更新数据库。下面将介绍Query、Criteria、SQLQuery三个查询对象。 一、Query 通过Session对象获取,使用HQL语句。所谓HQL,就是Hibernate Query Language的缩写,就是Hibernate的查询语言。与SQL语句相似,但是面向的是对象... 阅读详情

很多时候我们会根据动态条件去查找数据,这个时候如果自己去动态构建HQL语句,语句就会比较复杂,这个时候Criteria Query可以帮助我们从面向对象的角度来构建SQL,下面举例说明一下,按照动态条件的分页查询如何实现,对用户进行动态条件查询,查询条件包含角色信息
UserQuery:

public class Query {
    private Integer startRow;

    private String sortBy;

    private String sortType;

    private Integer querySize;

    public Query(){

    }

    public Query(Query query){
        this.startRow = query.startRow;
        this.sortBy = query.sortBy;
        this.sortType = query.sortType;
        this.querySize= query.querySize;
    }

    public Integer getStartRow() {
        return startRow;
    }

    public void setStartRow(Integer startRow) {
        this.startRow = startRow;
    }

    public String getSortBy() {
        return sortBy;
    }

    public void setSortBy(String sortBy) {
        this.sortBy = sortBy;
    }

    public String getSortType() {
        return sortType;
    }

    public void setSortType(String sortType) {
        this.sortType = sortType;
    }

    /**
     * @return the querySize
     */
    public Integer getQuerySize() {
        return querySize;
    }

    /**
     * @param querySize
     *            the querySize to set
     */
    public void setQuerySize(Integer querySize) {
        this.querySize = querySize;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return MoreObjects.toStringHelper(this.getClass())
                .add("startRow", startRow).add("querySize", querySize)
                .add("sortBy", sortBy).add("sortType", sortType)
                .toString();
    }
public class UserQuery extends Query {

    private String username;

    private String rolename;

    public UserQuery(){

    }

    public UserQuery(UserQuery query){
        super(query);
        this.username = query.username;
        this.rolename = query.rolename;
    }

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }

    /**
     * @return the rolename
     */
    public String getRolename() {
        return rolename;
    }

    /**
     * @param rolename the rolename to set
     */
    public void setRolename(String rolename) {
        this.rolename = rolename;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return MoreObjects.toStringHelper(this.getClass())
                .add("startRow", getStartRow()).add("querySize", getQuerySize())
                .add("sortBy", getSortBy()).add("sortType", getSortType())
                .add("username", username).add("rolename", rolename)
                .toString();
    }
}

按照条件查询用户总数和按照条件查询分页用户实现

public int getTotalCount(UserQuery query) {
        if(null == query){
            throw new IllegalArgumentException("query should not be null");
        }
        if(LOG.isDebugEnabled()){
            LOG.debug("create criteria with query: " + query);
        }
        Criteria c =  createCriteria(query);
        return ((Long)c.setProjection(Projections.rowCount()).uniqueResult()).intValue();
    }

    private Criteria createCriteria(UserQuery query) {
        if(LOG.isDebugEnabled()){
            LOG.debug("create criteria with query: " + query);
        }
        Criteria c = getSession().createCriteria(User.class);
        if(EnumUtils.isValidEnum(RoleNameEnum.class, query.getRolename())){
            c.createAlias("roles", "role");
            c.add(Restrictions.eq("role.name", query.getRolename()));
        }
        return c;
    } 

    /**
     * @param Query should not be null
     * @return Result list (UserInfo), list is empty if no result found
     */
    @SuppressWarnings("unchecked")
    public List<User> findUserByQuery(UserQuery query) {
        if(null == query){
            throw new IllegalArgumentException("query should not be null");
        }
        Criteria c = createCriteria(query);
        if (query.getStartRow() != null){
            c.setFirstResult(query.getStartRow());
        }
        if (query.getQuerySize() != null){
            c.setMaxResults(query.getQuerySize());
        }
        return c.list();
    }
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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