[转]QBC 之 DetchedCriteria

本文介绍了Hibernate框架中DetachedCriteria的概念及使用方式。DetachedCriteria能够独立于Session存在,允许开发者预先定义查询条件,并在需要时与Session绑定进行数据查询。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

原理DetchedCriteria  是由于这个原因才加入啊

DetchedCriteria  

Criteria與Session綁定,其生命週期跟隨著Session結束而結束,使用Criteria時進行查詢時,每次都要於執行時期動態建立物件,並加入各種查詢條件,隨著Session的回收,Criteria也跟著回收。

為了能夠重複使用Criteria物件,在Hibernate 3中新增了DetchedCriteria,您可以先建立DetchedCriteria實例,並加入各種查詢條件,並於需要查詢時再與Session綁定,獲得一個綁定Session的Criteria物件,例如:

java 代码
  1. // 先建立DetchedCriteria物件   
  2. DetachedCriteria detchedCriteria = DetachedCriteria.forClass(User.class);   
  3. // 加入查詢條件   
  4. detchedCriteria.add(Restrictions.ge("age",new Integer(25)));   
  5.            
  6. Session session = sessionFactory.openSession();   
  7. // 綁定Session並返回一個Criteria實例   
  8. Criteria criteria = detchedCriteria.getExecutableCriteria(session);   
  9.            
  10. List users = criteria.list();   
  11. Iterator iterator =  users.iterator();   
  12. System.out.println("id \t name/age");   
  13. while(iterator.hasNext()) {   
  14.     User ur = (User) iterator.next();   
  15.     System.out.println(ur.getId() +   
  16.                                " \t " + ur.getName() +   
  17.                                "/" + ur.getAge());               
  18. }   


 

内容概要:该白皮书由IEEE发布,聚焦于电信领域大规模AI(尤其是大型电信模型,即LTMs)的发展,旨在为电信行业向6G演进提供创新解决方案。白皮书首先介绍了生成式AI在电信领域的应用潜力,强调其在实时网络编排、智能决策和自适应配置等方面的重要性。随后,详细探讨了LTMs的架构设计、部署策略及其在无线接入网(RAN)与核心网中的具体应用,如资源分配、频谱管理、信道建模等。此外,白皮书还讨论了支持LTMs的数据集、硬件要求、评估基准以及新兴应用场景,如基于边缘计算的分布式框架、联邦学习等。最后,白皮书关注了监管和伦理挑战,提出了数据治理和问责制作为确保LTMs可信运行的关键因素。 适合人群:对电信行业及AI技术感兴趣的科研人员、工程师及相关从业者。 使用场景及目标:①理解大规模AI在电信领域的应用现状和发展趋势;②探索如何利用LTMs解决电信网络中的复杂问题,如资源优化、频谱管理等;③了解LTMs在硬件要求、数据集、评估基准等方面的最新进展;④掌握应对LTMs带来的监管和伦理挑战的方法。 其他说明:白皮书不仅提供了理论和技术层面的深度剖析,还结合了大量实际案例和应用场景,为读者提供了全面的参考依据。建议读者结合自身背景,重点关注感兴趣的具体章节,如特定技术实现或应用案例,并参考提供的文献链接进行深入研究。
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