Hibernate与iBiats

本文对比了iBATIS和Hibernate两大持久层框架的特点。iBATIS简单易学但工作量较大,尤其在数据库字段变更时较为繁琐;而Hibernate虽然门槛较高,但能自动生成SQL并提供更好的缓存机制。

iBATIS非常简单易学,Hibernate非常复杂,门槛很高,如果你寻求快速上手,iBATIS是比较好的选择。

iBATIS需要手写sql语句,也可以生成一部分,Hibernate则完全自动生成,同样的需求,iBATIS的工作量比Hibernate要大很多。类似的,如果涉及到数据库字段的修改,Hibernate由于不需要手写sql,修改的地方很少,而iBATIS要把那些sql mapping的地方一一修改。

iBATIS不容易做好Cache,要相当小心,而Hibernate完善的封装了持久操作,Cache是完全透明的。

iBATIS给我一种半对象化半关系化模型的感觉,iBATIS可能不适合对象化设计思路,例如iBATIS至今没有解决n+1条select的问题,这使得使用iBATIS的时候应该严格遵循数据库字段一一对应映射的规则。当然这种方式也许很适合习惯了数据库建模思路的开发人员。

以数据库字段一一对应映射得到的PO和Hibernte这种对象化映射得到的PO是截然不同的,本质区别在于这种PO是扁平化的,不像Hibernate映射的PO是可以表达立体的对象继承,聚合等等关系的,这将会直接影响到你的整个软件系统的设计思路。

实际上在我知道Hibernate之前,我自己已经采用类似iBATIS那种思路来做过一个小项目了,事实证明,这种方式到也切实可行,除了不够优雅之外。

【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改进中。
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