Hibernate入门二

什么是 JDBC?

JDBC 代表 Java Database Connectivity ,它是提供了一组 Java API 来访问关系数据库的 Java 程序。这些 Java APIs 可以使 Java 应用程序执行 SQL 语句,能够与任何符合 SQL 规范的数据库进行交互。
JDBC 提供了一个灵活的框架来编写操作数据库的独立的应用程序,该程序能够运行在不同的平台上且不需修改,能够与不同的 DBMS 进行交互。
这里写图片描述

补充jdbc的缺点:

  1. 没有做到面向对象编程
  2. 编程繁琐try catch比较多
  3. 没有做到面向对象编程
  4. sql语句的跨平台型很强

补充jdbc的优点:
1.底层 效率高(现在比较hot nosql (not only sql))

什么是 Hibernate?

Hibernate 是一个高性能的对象关系型持久化存储和查询的服务,其遵循开源的 GNU Lesser General Public License (LGPL) 而且可以免费下载。Hibernate 不仅关注于从 Java 类到数据库表的映射,也有 Java 数据类型到 SQL 数据类型的映射,另外也提供了数据查询和检索服务。
这个教程将指导你如何以简单的方式使用 Hibernate 来开发基于数据库的 Web 应用程序。
Hibernate的优点:

这里写图片描述

Hibernate的缺点:

  1. 利率比较低(基于jdbc继续封装)
  2. 表中的数据如果在千万级别,则hibernate不适合
  3. 如果表与表之间的关系很复杂

例如:社保 银行 电信 保险 电商(nosql)都适合
公司就很适合

Hibernate 支持几乎所有的主要 RDBMS

  1. HSQL Database Engine
  2. DB2/NT
  3. MySQL
  4. PostgreSQL
  5. FrontBase
  6. Oracle
  7. Microsoft SQL Server Database
  8. Sybase SQL Server
  9. Informix Dynamic Server

接下来就开始实战一个小栗子!

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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