Hibernate-annotation各注解简介

本文详细介绍Hibernate中的各种注解用法,包括主键声明、自动生成策略、实体与表的映射关系等,帮助读者理解如何利用这些注解简化Hibernate开发。

转载来源:http://www.cn-java.com/www1/?uid-553689-action-viewspace-itemid-7075

 

hibernate提供了hibernate annotation扩展包,它是用来替换复杂的hbm.xml文件,使得hibernate程序开发大大简化

1. @Id 声明属性为主键


2. @GeneratedValue表示主键是自动生成策略,一般该注释和 @Id 一起使用


3. @Entity 任何 hibernte 映射对象都要有次注释


4. @Table(name = “tablename”) 类声明此对象映射到哪个表


5. @Column(name = “Name”,nullable=false,length=32) 声明数据 库字段和类属性对应关系


6. @Lob 声明字段为 Clob 或 Blob 类型

 

7. @OneToMany(mappedBy=”order”,cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY)
   @OrderBy(value = “id ASC”)
   一对多声明,和 ORM 产品声明类似,一看就明白了。
   @ManyToOne(cascade=CascadeType.REFRESH,optional=false)
   @JoinColumn(name = “order_id”)
   声明为双向关联


8. @Temporal(value=TemporalType.DATE) 做日期类型转换。

 

9. @OneToOne(optional= true,cascade = CascadeType.ALL, mappedBy = “person”)
   一对一关联声明
   @OneToOne(optional = false, cascade = CascadeType.REFRESH)
   @JoinColumn(name = “Person_ID”, referencedColumnName = “personid”,unique = true)
   声明为双向关联

 

10. @ManyToMany(mappedBy= “students”)
   多对多关联声明。
  @ManyToMany(cascade = CascadeType.PERSIST, fetch = FetchType.LAZY)
  @JoinTable(name = “Teacher_Student”,
    joinColumns = {@JoinColumn(name = “Teacher_ID”, referencedColumnName = “teacherid”)},
    inverseJoinColumns = {@JoinColumn(name = “Student_ID”, referencedColumnName =
    “studentid”)})
   多对多关联一般都有个关联表,是这样声明的!

 

11. @Transiten表示此属性与表没有映射关系,是一个暂时的属性

 

12. @Cache(usage= CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)表示此对象应用缓存

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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