Hibernate数据加载方式

1.即时加载(Immediate Loading)

即当实体加载完成后,Hibernate自动立即读取与实体相关联的数据,并将其填充到实体对应的属性中。这种加载方式通常有多条select语句,即select实体数据的同时select实体相关联的数据。

2.延迟加载(Lazy Loading)

当实体加载后,与其关联的数据并不立即读取,而是当关联数据第一次被访问时才进行读取,延迟加载在第一次访问关联数据时,必须在同一个session中,否则会报session已关闭错误。延迟加载通过在实体的hbm文件中的对应属性中设定lazy="true" 实现。Hibernate3 默认的加载方式便是延迟加载。该加载方式多用于 one-to-many 场合。

3.预先加载(Eager Loading)

预先加载时,实体及与其关联的数据同时被读取,与即时加载类似,但预先加载是使用"outer-join"通过一条select语句同时读取。
当实体间关联比较复杂时,如:多层关联,Hibernate 生成的 "outer join sql"可能极为复杂,这时可以通过设定全局变量(hibernate.max_fetch_depth)限定join的层次(一般设为 5 层)。

4.批量加载(Batch Loading)

对于即时/延迟加载,可以使用批量加载进行优化。
批量加载就是通过批量提交多个限定条件,一次多个限定条件的数据读取。同时在实体映射文件中的class节点,同故宫配置"batch-size"参数打开批量加载机制,并限定每次批量加载数据的数量,一般设为 <10 。
select * from tbusers where tid=1; select * from tbusers where tid=2;
整合成: select * from tbusers where tid=1 or tid=2;
上 即为批量加载机制。
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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