Hibernate手册-----对象的三种状态

本文详细介绍了Hibernate中的三种状态:瞬时态、持久态和脱管态,并通过实例演示了这些状态之间的转换过程及其对数据库的影响。

Hibernate中的三种状态

  • 瞬时态 transient
  • 持久态 persistent
  • 脱管态detached
瞬时态:创建了domain对象后,domain对象没有处于Session的管理下,而且在DB中没有对应的记录,这种状态就叫作transient态,这种状态下,对于domain做的任何增删改查都不会影响到DB中数据

持久态:当对象处于Session的管理下,且在DB中有对应的记录,便称为persistent状态,这种状态下的增删改查操作会影响到DB中数据

托管态:当对象不处于Session的管理下,但是在DB中有对应的记录的时候,便称其处于detached状态,同样,处于该状态下的对象进行操作不会影响DB

{
            //这个时候的course处于瞬时态
            course.setCid(6);
            course.setCname("python");
            course.setCcredit(2);
            session.save(course);
            course.setCname("javaee");
            //处于持久态persistent,这个时候对其进行更改,都会发出sql语句
            tx.commit();
            //当transaction提交之后,session自动关闭,这个时候的course处于脱管detach状态
            course.setCcredit(3);
            System.out.println(course.getCname());
        }

同时注意:当Session执行save之前,domain对象仍然处于瞬时态

三种状态的转换

瞬时态 ---> 持久态  Session执行save persistent delete update .......等操作
持久态---->脱管态   当采取getCurrentSession的情况下,commit会自动关闭session,故commit后,变处于脱管状态,当时采用openSession情况下,commit情况下,对其进行CRUD操作也没有影响到DB
托管态--->持久态,当执行update等语句 可以转换为持久态,但是在commit之后,在执行update语句并没有发现DB中的数据发生改变


注意:当事务提交之后,在对对象进行不论save 还是 update操作,都没有发出sql语句

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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