关于在Myeclipse下配置Hibernate

本文详细记录了作者初次学习Hibernate并配置开发环境的过程,包括设置数据库驱动、建立连接、配置MyEclipse添加Hibernate能力等步骤。
今天第一天学Hibernate,刚配置好了环境,参照了网上一篇文章配置的,有一些出入,把我的整个配置过程记录一下吧,以后也许会忘掉~~~
1.进入DB Browser,右键,New,创建一个Driver,按我的理解解释一下:

Driver template:选择数据库类型,我用的MySQL,选的就是 MySQL Connector/J
Driver name:随意
Connection URL:要连接的数据库的位置,我填的是:jdbc:mysql://localhost:3306/ Database_name
User name & Password:连接数据库的用户名和密码
然后添加驱动的jar文件,数据库不同而异,可以试下Test Driver看是否成功

2.驱动创建了之后就可以连接了DB Browser视图可以清楚看到你创建的连接.然后在你的项目上右键 -> My eclipse -> Add Hibernate Capaabilites -> Next -> Next
然后选择驱动,接下来的页面中Java source folder选择src的目录, Java package随意,可以新建一个

在src目录下手动创建log4j.properties文件.内容如下:
### direct log messages to stdout ###
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.Target=System.out
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d{ABSOLUTE} %5p %c {1}:%L - %m%n
log4j.rootLogger=warn, stdout
log4j.logger.org.hibernate=error

3.进入DB Browser视图,连接数据库,选择表,右键 -> Hibernate Reverse Engineering
Java src folder:src根目录
Java package:com.bean.hib
下面两个钩选上,完成.com.bean.hib这个包中会出现和数据库表名相同的bean,程序中直接引用就可以了

4.贴下我的测试程序吧

package test;

import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.SessionFactory;
import org.hibernate.Transaction;
import org.hibernate.cfg.Configuration;
import com.bean.hib.*;

public class HibernateTest {

public static void main(String[] args)
{
SessionFactory factory =
new Configuration().configure().buildSessionFactory();

Session session = factory.openSession();
Transaction tx = null;
User user = null;

try {
tx = session.beginTransaction();
//do some work

user = new User();
user.setUserId("lovehui0228");
user.setBalances(Double.valueOf(1000.00));
user.setEmail("lovehui0228@163.com");
user.setNickname("lovehui");
user.setPhone("13900000000");
user.setUserClass("sa");
session.save(user);

tx.commit();
}
catch (Exception e) {
if (tx!=null) tx.rollback();
e.printStackTrace();
}
finally {
session.close();
}
}
}

总之,配置过程还是蛮顺利的,照着做应该是没有问题的~~~
【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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