hibernate中的cascade级联

本文介绍了Hibernate框架中的级联机制,详细解释了10种不同级联类型及其应用场景,特别是save-update、delete等常用级联选项如何影响实体的持久化过程。

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    hibernate中有10种不同的级联,可以用与多对一关联和集合,默认的级联为none,如上篇中的Sister和Person的对应关系为多对一(
xml 代码
  1. <many-to-one name="person" column="person_id" class="Person"/>   
 )其中cascade使用默认的值即为none这时
java 代码
  1. session.save(sister);  
,只是把sister 对象持久化到数据库中,而person对象不会被持久化(运行结果为:
java 代码
  1. Hibernate: insert into mldn.sister (name, person_id) values (?, ?)  
).如果将其配置该为
java 代码
  1. "person" column="person_id" class="Person" cascade="save-update"/>  

这session.save(sister);时结果为

  1. Hibernate: insert into mldn.person (namepasswordvalues (?, ?)   
  2. Hibernate: insert into mldn.sister (name, person_id) values (?, ?)  

其中几种最常用的级联为

1,all:所有操作都传递到子实体-

-保存,更新,删除.

2,sav-update:保存和更新.

3,delete:删除.

4,delete-orphan:所有操作都传递到子实体,并删除不再与对象关联的对象.

hibernate不将级联传递到数据库它只在内部管理级联

 

sql 代码
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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