Hibernate编写通用数据库操作代码

insert方法
public void insert(Object o){
Session session = HibernateSessionFactory.currentSession();
Transaction t = session.beginTransaction();
session.save(o);
t.commit();
HibernateSessionFactory.clossSession();
}

delete方法
public void delete(Object o,Serializable id){
Session session = HibernateSessionFactory.currentSession():
Transaction t = session.beginTransaction();
Object o = session.get(o.class,id);
if(o!=null){
session.delete(o);
}
t.commit();
HibernateSessionFactory.clossSession();
}

update方法
public void update(Object o,Serializable id){
Session session = HibernateSessionFactory.currentSession();
Transaction t = session.beginTransaction();
session.update(o,id);
t.commit();
HibernateSessionFactory.clossSession();
}

基于HQL的通用select方法
public ArrayList select(String sql){
Session session = HibernateSessionFactory.currentSession();
Query query = createQuery(sql);
List list = query.list();
HibernateSessionFactory.clossSession();
return (ArrayList)list;
}

基于SQL的通用select方法
public ArrayList select(String sql) throws Exception{
Session session = HibernateSessionFactory.currentSession();
Connection con = session.connection();
PreparedStatement pstmt = con.preparedStatement(sql);
ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
Hashtable ht = null;
ArrayList array = new ArrayList();
while(rs.next()){
ht = new Hashtable();
for(int i=0;i<rsmd.getColumnCount();i++){
ht.put(rsmd.getColumnName(i+1),rs.getObject(i+1));
}
array.add(ht);
}
HibernateSessionFactory.clossSession();
return array;
}
【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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