Hibernate读书笔记-Session接口-前半部分

本文详细介绍了 Hibernate 中的核心接口 Session 的主要功能及其使用注意事项,包括对象生命周期管理、事务管理和查询更新等操作。
[b][size=x-large][color=orange]Session接口[/color][/size][/b]
[size=small]Session接口是Hibernate中的核心接口,他的主要劳动负担是:
1.持久化对象的生命周期的管理.
2.持久化对象的事务的管理.
3.持久化对象的查询,更新和删除.
对于Session接口我们需要注意的是:
1.Session接口不是[color=red]线程安全[/color]的(Thread Safe),一个Session对象最好是由一个单一线程来使用,同时,该对象的生命周期比SessionFactory要短,一个应用系统中至始至终可以只有一个SessionFactory存在,但是Session只是在一个简单操作内存在,所以他是很[color=orange]短命[/color]的,哎,英雄都是短命的.
2.获取Session后,Hibernate内部并不会获取操作数据库的java.sql.Connection对象,而是等待Session对象真正需要对数据进行CRUD操作时,才会从数据库连接池中获取.
3.由2种方法来获得Session对象:[/size]
SessionFactory.getCurrentSession()

SessionFactory.OpenSession()

在3.1版本后,我们可以通过配置文件中写入以下内容来强制使用ThreadLocal对象管理Session对象,这样做是为了避开Session对象在多线程情况下的数据共享问题.在使用了这个配置信息后呢,我们就只能用后面一种方法来获取Session对象了,知道区别了吧.
<property name="current_session_context_class">thred</property>

4.他拥有4种基本的方法:
i.save()方法:保持持久化对象,在数据库中新增一条数据的方法.
public Guestbook save(Guestbook book) {
Session session = sf.getCurrentSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
session.save(book);
tx.commit();
return book;
}

ii.get()和load方法:
二者的区别是:
1.后者在没有查找到符合条件的持久化对象时,会抛出异常,前者只是返回null.
2.load会在所有缓存中查找对象.最后会查找数据库.get只是查询一级缓存.
	public Guestbook findById(Integer id) {
Session session = sf.getCurrentSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
Guestbook gb = (Guestbook) session.load(Guestbook.class, id);
tx.commit();
return gb;
}

iii.update方法:对托管状态对象通过使用这个方法在重新完成持久化,更新数据库中对应的数据.
public void update(Guestbook book) {
Session session = sf.getCurrentSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
session.update(book);
tx.commit();
}

最后delete就不写了.
写写还有一个常用方法:
saveOrUpdate()方法,可以执行新增及更新操作,该方法根据映射文件中<id>标签的"unsaved-value"属性(attributes)来决定执行新增或是更新操作作.
[code]
<id name="id" column="id" type="java.lang.Integer" unsaved-value="null"></id>
[/code]
标签有如下几种:
[table]
|属性值|说明|
|any|总是执行新增操作|
|none|总是执行更新操作|
|undefined|如果持久化对象使用了乐观锁,侧在标示符检查之前发生版本检查.
|null|(默认)执行新增操作
|指定值|id为具体值时执行更新操作|
[/table]
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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