hibernate基础

1.创建
Configuration类的实例,Configuration类的构造方法把默认文件路径下的hibernate.properties配置文件中


的配置信息读入到内存: Configuration config = new Configuration();

2.调用Configuration类的addClass(Customer.class)方法:

     config.addClass(Customer.class);
     这个方法把默认文件路径下的Customer.hbm.xml文件中的映射信息读入到内存中。

3.调用Configuration类的buildSessionFactory()方法:
      sessionFactory = config.buildSessionFactory();


一个SessionFactory实例对应一个数据存储源,应用从SessionFactory中获得Session实例。


SessionFactory特点:
1.是线程安全的,这意味着它的同一个实例可以被应用的多个线程共享。

2.是重量级的,这意味着不能随意创建或销毁它的实例。

如果应用只访问一个数据库,只需要创建一个SessionFactory实例,在应用初始化的时候创建该实例。

如果应用同时访问多个数据库,则需要为每个数据库创建一个单独的SessionFactory实例。


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Session接口是Hibernate应用使用最广泛的接口。
Session也被称为持久化管理器,它提供了和持久化相关的操作,如添加、更新、删除、加载和查询对象。

Session特点:

1.不是线程安全的,因此在设计软件架构时,应该避免多个线程共享同一个Session实例。

2.Session实例是轻量级的,所谓轻量级是指Session实例的创建和销毁不需要消耗太多的资源。

这意味着在程序中可以经常创建或销毁Session对象,例如为每个客户请求分配单独的Session实例,

或者为每个工作单元分配单独的Session实例。

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Session接口提供了操纵数据库的各种方法,如:
save()方法:把Java对象保存数据库中。
update()方法:更新数据库中的Java对象。
delete()方法:把Java对象从数据库中删除。
load()或get()方法:从数据库中加载Java对象。
find()方法:从数据库中查询Java对象。在 
            Hibernate3中,这个方法已经被废弃。
            Hibernate提供了专门的Query查询接口。

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findAllCustomers()方法
通过Query接口查询所有的Customer对象。
 tx = session.beginTransaction(); //开始一个事务
Query query=session.createQuery("from Customer as c order by c.name asc");
List customers=query.list();
for (Iterator it = customers.iterator(); it.hasNext();) {
  printCustomer(context,out,(Customer) it.next());
}

tx.commit(); //提交事务
Session的createQuery()方法的参数“from Customer as c order by c.name asc”使用的是Hibernate查询语言。运行Query.list()方法时, Hibernate执行以下SQL语句:
 select * from CUSTOMERS order by NAME asc;

【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。
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