Hibernate

一、Hibernate对象生命周期

hibernate对象三种状态:
1、顺时态 transient
 new了一个对象,此时对象就是瞬时态
 顺时态对象和数据库记录没有对应关系 ,和session没有关系。
2、持久态 persistent
 瞬时态对象执行save变为持久层
 持久态对象和数据库记录存在对应关系,和session有关系。
 修改对象的属性,直接将数据保存到数据库。
3、托管态Detached
 当session关闭后,持久态对象变为托管态
 托管态对象和session没有关系,可能和数据库存在对应也可能不对应。

二、hibernate对事务管理支持

Hibernate 5 自身提供了三种管理 Session 对象的方法
  Session 对象的生命周期与本地线程绑定

通过sessionFactory获取当前线程绑定的session   sessionFactory.getCurrentSession();
  Session 对象的生命周期与 JTA 事务绑定
  Hibernate 委托程序管理 Session 对象的生命周期

三、抓取策略
抓取策略是当应用程序需要在(Hibernate实体对象图的)关联关系间进行导航的时候, Hibernate如何获取关联对象的策略。
策略包括:
1、延迟加载
2、立即加载,将加载到数据抓取到对象的属性中。

延迟加载
什么是延迟加载,当查询信息,建议只查询需要的信息,对于不需要信息当需要时再去查询,这叫延迟加载,好处提高查询性能。

延迟加载原理:
1、生成一个代理对象
2、执行加载时,通过代理对象向数据库发出sql

load和get的区别:
1、执行load查询,得到的是一个代理对象,没有发出sql
2、当调用get方法时,通过代理对象向数据库发出sql

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,通过调整数据集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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