hibernate 一对一的主键映射 单向

本文介绍了Hibernate中一对一的映射方式,通过Person与CardId两个类的实例详细展示了如何使用XML配置文件实现主键的外键引用及级联操作。

其中最重要的还是***.hbm.xml

 

现在是一个人与一个身份证的对应 人的id与身份证上的id 一一对应

 

相应的映射代码是:

 

<hibernate-mapping>
 <class name="hibernate.CardId" table="t_cardid">
   <id name="id">
    <generator class="native"/>
   </id>
   <property name="idNO"/>
 </class>
 
</hibernate-mapping>

 

 

<hibernate-mapping>
 <class name="hibernate.Person" table="t_person">
   <id name="id">
    <generator class="foreign">
     <param name="property">cardId</param>
    </generator>
   </id>
   <property name="name"/>
   <one-to-one name="cardId" constrained="true"/>
 </class>
 
</hibernate-mapping>

 

在这个xml中 要注意的是,生成器了,因为它的id 是借用别人的id 所以要有一个关系的字段,cardId 

 <one-to-one name="cardId" constrained="true"/> 的后面的一个一写要加,这是说明person的主键为外键来参照别的表的主键

 

 

只有这一个是自动级联的,不用设casecade  =“true”

【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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