Hibernate中No row with the given identifier exists

Hibernate关联映射错误解析
本文解析了Hibernate在进行表间一对一或多对一关联映射时出现“No row with the given identifier exists”错误的原因及解决方法,并提到了由于注解遗漏导致的问题。
产生此问题的原因:
 原因1:
       有两张表,table1和table2.产生此问题的原因就是table1里做了关联<one-to-one>或者<many-to-oneunique="true">(特殊的多对一映射,实际就是一对一)来关联table2.当hibernate查找的时候,table2里的数据没有与table1相匹配的,这样就会报No row with the givenidentifier exists这个错.
        假如说,table1里有自身的主键id1,还有table2的主键id2,这两个字段.
        如果hibenrate设置的单项关联,即使table1中的id2为null值,table2中id2中有值,查询都不会出错.但是如果table1中的id2字段有值,但是这个值在table2中主键值里并没有,就会报上面的错!
        如果hibernate是双向关联,那么table1中的id2为null值,但是table2中如果有值,就会报这个错.这种情况目前的解决办法就是改成单项关联,或者把不对应的数据改对!


原因2:
hibernate在用注解写bean的时候,若字段上忘记加注解,同样可能会报这个错



MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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