Hibernate4学习(三)初识注解

本文介绍Hibernate4中使用注解进行对象关系映射的方法。以MySQL的t_group表为例,展示了如何创建对应的Java实体类,并通过注解定义表与类之间的映射关系。

        在Hibernate4学习(一)文中,ORM(对象关系映射)采用了XML配置文件的方式,下面通过一个简单的实例来说明hibernate常用的注解的应用。

        准备好数据关系表,此列中使用mysql数据,t_group 表的结构如下

group_idvarchar32主键
group_namevarchar255 

        

        首先创建一个不太复杂的Java实体类,并且通过注解方式来做一个简单的映射,数据表的主键是uuid,通过Hibernate4的UUID主键生成策略帮我们自动生成。

@Entity
@Table(name = "t_group")
public class Group {

	private String groupId;

	private String groupName;

	@Id
	@GeneratedValue(generator = "groupId")
	@GenericGenerator(name = "groupId", strategy = "uuid")
	@Column(name = "group_id")
	public String getGroupId() {
		return groupId;
	}

	public void setGroupId(String groupId) {
		this.groupId = groupId;
	}

	@Column(name = "group_name")
	public String getGroupName() {
		return groupName;
	}

	public void setGroupName(String groupName) {
		this.groupName = groupName;
	}

}

        接下来需要在Hibernate.cfg.xml主配置文件中增加Mapping配置项,来通知Hibernate要将哪一个实体类映射到数据库表。(Hibernate是否能像Spring一样自动扫描包,至少现在未知,或者需要一些特殊配置然而这样的工作还没有做)

<mapping class="org.lian.domain.Group" />

 

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值