使用Hibernate_tool生成代码和映射文件 (原创)

 

下载地址:http://www.hibernate.org/255.html
它支持Eclispe插件方式和Ant方式。这里主要将采用Ant方式。这样可以脱离Eclipse :)

1 准备好Hiberbate.properteis. 主要是告诉工具取哪的数据库和表格

hibernate.dialect org.hibernate.dialect.MySQLDialect
#hibernate.dialect org.hibernate.dialect.MySQLInnoDBDialect
#hibernate.dialect org.hibernate.dialect.MySQLMyISAMDialect
hibernate.connection.driver_class com.mysql.jdbc.Driver
hibernate.connection.url jdbc:mysql://localhost/uniform_user
hibernate.connection.username sso
hibernate.connection.password sso


2 编写Ant脚本。这一步是要定义ant任务,以及生成POJO和HBM.XML配置文件

《?xml version="1.0"?》
《project name="UniformUser Hibernate" default="all" basedir="."》

   《property name="name" value="yidong"/》
   《property name="web.dir"  value="F:/winson/project/sso/develop/UniformUser"/》
   《property name="ant.lib.dir"  value="D:/apache-ant-1.7.0/lib"/》
   《property name="hibernatetools.lib.dir"  value="H:/Open Source/Hibernate/HibernateTools-3.2.0.beta9a/plugins/org.hibernate.eclipse_3.2.0.beta9a/lib/tools"/》
 
   《path id="lib.class.path"》
      《fileset dir="${web.dir}/WebRoot/WEB-INF/lib"》
           《include name="*.jar"/》
      《/fileset》
      《fileset dir="${ant.lib.dir}"》
           《include name="*.jar"/》
      《/fileset》
      《fileset dir="${hibernatetools.lib.dir}"》
           《include name="*.jar"/》
      《/fileset》
   《/path》
 
   《taskdef name="hibernatetool"
          classname="org.hibernate.tool.ant.HibernateToolTask"
          classpathref="lib.class.path" /》


 《target name="all"》
     《hibernatetool destdir="${web.dir}/src"》
      
       《jdbcconfiguration propertyfile="${basedir}/hibernate.properties" packagename="${name}.sso.entity" /》 
         《hbm2java jdk5="true" /》            
         《hbm2hbmxml /》
         《hbm2cfgxml /》
         《hbm2dao /》
     《/hibernatetool》
 《/target》 
《/project》

任务all 用于生成POJO和DAO和映射文件及hibernate.cfg.xml
其中lib.class.path必须包括ant的lib目录以及hibernate、hibernate-tools的lib目录。

参考资料:http://blog.sina.com.cn/u/492db961010009ji

 

 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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。
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