hibernate中对象的三种状态

本文详细介绍了Hibernate中对象的三种状态:瞬时态、持久态和托管态的特点及转换方式,并解释了不同状态间的操作和影响。

1、瞬时态(transient)

新new出来的,还没有被持久化,而且不在Session缓存。

 

可以使用,save()或saveOrUpdate()方法,将它保存到数据库,此时对象的状态变为持久态。

 

ps:处于瞬时态的对象,如果不被程序的其他对象引用,最后会被,jvm垃圾回收器回收。

 

2、持久态(persistent)

 

已经被持久化,而且在Session缓存中。

 

如果使用delete()方法,在数据库中对应的数据将被删除,此时对象的状态转为瞬时态。

 

如果处于持久态的对象,当关联的Session执行close(),lear()、evict()后,此时该对象的状态变为托管态。此时,虽

 

然该对象拥有数据库的标识,但已经不在Session的管理范围内。

 

 

3、托管态(detached)

 

已经被持久化(即该对象的值在数据库中存在),但不在Session缓存中。

 

  如果使用,update()、saveOrUpdate()方法,此时该对象的状态转变成持久对象。

 

 

PS:前几天,同学问我hibernate的三种状态是什么,由于自己回答的不是很清楚,所以重新回顾一下,在此留做记号。

 

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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