北软实训之hibernate session

       今天听老师给我们上了一堂关于hibernate的课,对于hibernate的基本操作有了个大致了解,关于多对多,一对一,一对多,多对一有了很好的了解,以前都是用myeclipse自动生成的hibernate映射文件,这回看了他自己动手搭了一个环境,自己从头开始写配置文件,收获还是不小的。
      首先跟自动生成不一样的是那个多对多的映射,自动生成的直接在set集合中显示的是那个关系表,虽然也能达到效果,但是很显然,这样写既不优雅,而手工可以避免这个问题。 
       hibernate中的sessionfactory是线程安全的,是对一个数据库的连接抽象,可以在集群环境中让获取元素,而session主要封装了对数据库的操作以及返回的结果,有时候我们为了方便,直接用hibernate的那个template去操作数据库,就会出现一个问题,抛出的异常是session已经关闭。这就是延迟加载在其中作祟,也就是说查出一个对象,而与他关联的表里的数据不会被加载到内存中,当调用完template中的一个方法,就已经把session close掉了,所以还想用orm的方法查找关联的数据,就没法实现。
      网上许多解决方法是,把关联的那个属性的 lazy设置成false,很显然这治标不治本,如果表很多,关联很多,还用一个一个改吗,而且这也不符合hibernate设计者的初衷,所以另外一种解决方案是用filter,在一个请求来前打开session,结束后关闭session,这样符合大部分需求。

      顺便把threadlocal说一下,其实,ThreadLocal并不是一个Thread,而是Thread的局部变量,也许把它命名为ThreadLocalVariable更容易让人理解一些。当使用ThreadLocal维护变量时,ThreadLocal为每个使用该变量的线程提供独立的变量副本,所以每一个线程都可以独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本。在sessionfactory用单例模式生成session的时候,就是将session放到一个ThreadLocal中来解决并发问题。

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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