3.hibernate联合主键,xml映射

本文介绍了一个使用复合主键的Java Hibernate实体类示例,包括对应的Java类定义及XML映射文件配置。通过Student类及其复合主键类StudentPK展示了如何在Hibernate中实现复合主键。

package com.bjsxt.hibernate;

public class StudentPK implements java.io.Serializable{
private int id;
private String name;
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}

@Override
public boolean equals(Object o) {
if(o instanceof StudentPK) {
StudentPK pk = (StudentPK)o;
if(this.id == pk.getId() && this.name.equals(pk.getName())) {
return true;
}
}
return false;
}

@Override
public int hashCode() {
return this.name.hashCode();
}
}




package com.bjsxt.hibernate;

public class Student {

private StudentPK pk;

private int age;
private String sex;
private boolean good;
public boolean isGood() {
return good;
}
public void setGood(boolean good) {
this.good = good;
}
/*public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}*/
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
public String getSex() {
return sex;
}
public void setSex(String sex) {
this.sex = sex;
}
public StudentPK getPk() {
return pk;
}
public void setPk(StudentPK pk) {
this.pk = pk;
}


}




<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC
"-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd">

<hibernate-mapping>
<class name="com.bjsxt.hibernate.Student">


<composite-id name="pk" class="com.bjsxt.hibernate.StudentPK">
<key-property name="id"></key-property>
<key-property name="name"></key-property>
</composite-id>

<property name="age" />
<property name="sex" />
<property name="good" type="yes_no"></property>
</class>

</hibernate-mapping>
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基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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