QBC如何通过某个对象中集合的属性来查询结果集

本文介绍如何使用Hibernate Criteria API进行复杂查询操作,特别是针对实体及其关联实体的属性进行过滤。通过示例展示了如何设置查询条件来筛选特定的学生及其相关课程。
List<Student> list = session.createCriteria(Student.class)
            //此处增加限制条件必须是Student已经存在的属性
             .add(Restrictions.get("studentNumber", 100020))
            //如果要增加对Student的关联类的属性的限制
            //则必须重新createCriteria()
            //如果此关联属性是集合,则只要集合里任意一个对象的属性满足下面条件即可
            .createCriteria("courses")
            .add(Restrictions.gt("className",name)) .list();

上面的代码表示建立Student类的条件查询,第一个查询条件是直接过滤Student的属性。第二个查询条件则过滤Student的关联实体的属性,其中 courses是Student类的关联实体课程的集合,而className则是课程类Course的属性。值得注意的是,返回的并不是Course对象,而是Student对象的集合。

该方法类似于Query的集合过滤,处理起来个人觉得是最方便的一种方式,详细资料可参考http://www.blogjava.net/Angelaxj2010/archive/2011/11/19/364316.html


内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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