Hibernate Annotation应用介绍一

用EJB3注释进行映射
 
  现在EJB3实体Bean是纯粹的POJO。实际上表达了和Hibernate持久化实体对象同样的概念。他们的映射都通过JDK5.0注释来定义(EJB3规范中的XML描述语法至今还没有定下来)。注释分为两个部分,分别是逻辑映射注释和物理映射注释,通过逻辑映射注释可用描述对象模型,类之间的关系等等,而物理映射注释则描述了物理的schema,表,列,索引等等。下面外面在代码中将混合使用这两种类型的注释
 
(一)声明实体
@Entity
POJO用@Entity进行实体注释
@Table
        @Table是类的一级注释,通过它可用为实体指定表(Table),目录(Catalog),和schema的名字,如果没有@Table,那么系统自动使用默认值:实体的短类名(不带包名)
@Version
        可用在实体Bean中使用@Version添加乐观锁支持。
        根据EJB3规范,Version列可以使用numeric类型(推荐方式)也可以使用timestamp类型。Hibernate支持任何自定义类型,只要该类型实现了UserVersionType.
 
(二)映射简单属性
实体Bean中的所有非static、非transient的属性都可以被持久化。同时使用@Transient对属性进行注解同样不不会被持久化。
@Column
使用@Column可将属性映射到列。
@Column(name = “列名” length = 长度)
例如:
   @Column(name = NAME length = 20)
   public String getName() {
     returnthis.name;
}
 
注意:
  当POJO用有属性不需要映射的时候一定要用@Transient修饰  
        @Lob注解表示将属性持久化为Blob或者Clob类型,具体取决于属性的类型,java.sql.Clob,Character[ ]和 char[] 和 java.lang.String这些属性都被持久化为Clob类型,而java.sql.Blob,Byte[],byte[] 和 serializable类型在被持久化为Blob类型
 
(三)映射主键属性
@Id
使用@Id注解可以将实体Bean中的某个属性定为为标识符(identifier)。该属性值可以通过应用自身创建,也可以通过Hibernate生成(推荐)。使用@GeneratedValue注释利用定义标识符的生产策略:
 
*AUTO        可以是一下三种任意一种类型,取决于地层数据库的不同
*TABLE       使用表保存id值
*IDENTITY    identity column
*SEQUENCE   sequence
 
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITy)
Public Integer getId() {… …}
 
在Hibernate的应用中提供了更加丰富的主键生产策略。
@org.hibernate.annotations.GenericGeneracor允许定义一个Hibernate特定的id生成器。
例:
 
@Id 
@GeneratedValue(generator 
= "system-uuid")[该属性名自定义]
@GenericGenerator(name 
= " system-uuid ", strategy = "uuid")
[name可自定义,但是strategy属性必须是Hibernate中有效的主键策略]
@Column (name 
= "user_id")
 
private Integer userId;

 

@Id 
@GeneratedValue(generator 
= "hilo")
@GenericGenerator(name 
= "hilo", strategy = "hilo")
@Column (name 
= "user_id")
private Integer userId;
 

 

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传送带损坏与对象检测数据集 、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
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