inheritance mapping

本文介绍了三种常见的对象关系映射(ORM)策略:按类层次结构表(Table per class hierarchy)、按子类表(Table per subclass)及按具体类表(Table per concrete class)。以支付接口为例,展示了按类层次结构表的具体实现方式及其限制。
the three strategies:
[list]
[*]table per class hierarchy
[*]table per subclass
[*]table per concrete class
[/list]

[b]1.Table per class hierarchy[/b]
Suppose we have an interface Payment with the implementors CreditCardPayment and CashPayment. The table per class hierarchy mapping would display in the following way:

<class name="Payment" table="PAYMENT">
<id name="id" type="long" column="PAYMENT_ID">
<generator class="native"/>
</id>
<discriminator column="PAYMENT_TYPE" type="string"/>
<property name="amount" column="AMOUNT"/>
...
<subclass name="CreditCardPayment" discriminator-value="CREDIT">
<property name="creditCardType" column="CCTYPE"/>
...
</subclass>
<subclass name="CashPayment" discriminator-value="CASH">
...
</subclass>
</class>

Exactly one table is required. There is one limitation of this mapping:columns declared by the subclass cannot have [i]not null [/i]constraints.
【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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