2009-04-16 | Hibernate关联映射 (一对多单双向)

Hibernate关联映射

 

一对多单向<one-to-many>       单向Classes----->Student

 

//Classes.hbm.xml 

 

 

<hibernate-mapping >
     <class name="Classes" table="t_classes">
          <id name="id">
               <generator class="native"/>
          </id>
          <property name="name"/>
          <set name="students">
                 <key column="classesid"/>
                 <one-to-many class="Student"/>
          </set>

      </class>
</hibernate-mapping>

 

 

//Student.hbm.xml

 

<hibernate-mapping>
      <class name="Student" table="t_student">
         <id name="id">
               <generator class="native"/>
         </id>
         <property name="name"/>
     </class>

</hibernate-mapping>

 

 

//测试代码 一对多单双向<one-to-many>
public void testSave() {
  Session session = null;
  try {

   session = HibernateUtils.getSession();
   session.beginTransaction();
   
   Student student1 = new Student();
   student1.setName("1111");
   session.save(student1);
   
   Student student2 = new Student();
   student2.setName("2222");
   session.save(student2);
   
   Set students = new HashSet();
   students.add(student1);
   students.add(student2);
   
   Classes classes = new Classes();
   classes.setName("class");
   classes.setStudents(students);
   
   session.save(classes);
   session.getTransaction().commit();
  }catch(Exception e) {
   e.printStackTrace();
   session.getTransaction().rollback();
  }finally {
   HibernateUtils.closeSession(session);
  }
 } 

public void testLoad() {
  Session session = null;
  try {
   session = HibernateUtils.getSession();
   session.beginTransaction();
   
   Classes classes = (Classes)session.load(Classes.class, 1);
   System.out.println("classes.name=" + classes.getName());
   Set students = classes.getStudents();


   for (Iterator iter=students.iterator(); iter.hasNext();) {
    Student student = (Student)iter.next();
    System.out.println("stuName=" + student.getName());
   }


   session.getTransaction().commit();
  }catch(Exception e) {
   e.printStackTrace();
   session.getTransaction().rollback();
  }finally {
   HibernateUtils.closeSession(session);
  }
 }  
}

 

 

一对多双向<one-to-many>   

 

 一对多双向关联映射:
 * 在一一端的集合上使用<key>,在对方表中加入一个外键指向一一端
 * 在多一端采用<many-to-one>

 

//Classes.hbm.xml 

 

<hibernate-mapping >
       <class name="Classes" table="t_classes">
               <id name="id">
                      <generator class="native"/>
               </id>
               <property name="name"/>
               <set name="students" inverse="true" cascade="all">
                      <key column="classesid"/>
                      <one-to-many class="Student"/>
               </set>

        </class>
</hibernate-mapping>


 注意:<key>标签指定的外键字段必须和<many-to-one>指定的外键字段一致,否则引用字段的错误
 
如果在”一“一端维护一对多关联关系,hibernate会发出多余的udpate语句,所以我们一般在多
的一端来维护关联关系

 

关于inverse属性:
        inverse主要用在一对多和多对多双向关联上,inverse可以被设置到集合标签<set>上,
        默认inverse为false,所以我们可以从”一“一端和”多“一端维护关联关系,
        如果设置成inverse为true,则我们只能从多一端来维护关联关系
 
 注意:inverse属性,只影响数据的存储,也就是持久化
  
inverse和cascade
        * inverse是关联关系的控制方向
        * cascade操作上的连锁反应

 

//Student.hbm.xml

 

<hibernate-mapping>
        <class name="Student" table="t_student">
                 <id name="id">
                        <generator class="native"/>
                 </id>
                 <property name="name"/>
                 <many-to-one name="classes" column="classesid"/>
        </class>
</hibernate-mapping>

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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