mybatis与hibernate

本文对比了Hibernate全自动和MyBatis半自动操作数据库的特性。介绍了Hibernate的配置方式及映射文件,同时深入探讨了MyBatis的主要配置文件、映射文件的使用方法以及如何处理实体类与数据库字段不对应等问题。
hibernate是全自动的封装数据库操作的框架
1,核心配置文件hibernate.cfg.xml主配置文件和xxx.hbm.xml映射文件
2,每个实体类对应一个hbm,xml映射文件,


mybatis是半自动的操作数据库的框架

1,主要的配置文件,mybatis.xml主配置文件,xxx.mapper.xml配置文件

2,每个实体的映射文件(map文件)
如果类名与表名不一样,则在对象上添加@Alias(value="表名")

3,如果实体类的字段和数据库里面的字段不对应,则在sql语句中添加user_id as

userid,或者通过resultMap来映射,resultMap和resultType只能有一个

4,assocation关联要有select="com,yuedao.car.dao.load",缺点是N+1查询
resultmap映射,并设置automap=true

5mapper就是dao的意思,mapper类中的方法名就是mapper映射文件的方法
(select,insert,update,delete)方法的id保持一致

6,collection相当于hibernate中的set
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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