hibernate的interceptors和events

本文介绍了如何使用Hibernate的Interceptors和EventSystem来记录数据库操作日志及更新通用字段的方法。通过实现特定接口并配置到SessionFactory中,可以轻松地监控加载、插入、更新和删除等操作。
可以用来记录数据库操作日志,
更新某些通用字段(如操作员、更新时间等。

[list]
[*][b]Interceptors[/b]
通过继承EmptyInterceptor,然后根据需要拦截的操作覆盖相应方法。
然后这样调用即可:
// Session-scoped
Session session = sf.openSession( new AuditInterceptor() );
// SessionFactory-scoped
new Configuration().setInterceptor( new AuditInterceptor() );

如果使用Spring,只要配置sessionFactory的entityInterceptor。
[*][b]Event System[/b]
Hibernate3新加入的Event/EventListener机制,实现需要监听的Event对应的EventListener(如LoadEventListener),然后在hibernate.cfg.xml做如下配置:
<hibernate-configuration>
<session-factory>
...
<event type="load">
<listener class="com.eg.MyLoadListener"/>
<listener class="org.hibernate.event.def.DefaultLoadEventListener"/>
</event>
</session-factory>
</hibernate-configuration>

如果使用Spring,配置sessionFactory的eventListeners属性:
<property name="eventListeners">
<map>
<entry key="post-commit-insert"><ref local="XXXPostInsertEventListener" /></entry>
<entry key="post-commit-update"><ref local="XXXPostUpdateEventListener" /></entry>
<entry key="post-commit-delete"><ref local="XXXPostDeleteEventListener" /></entry>
</map>
</property>

[/list]
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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