Hibernate——Demo1

本文介绍了一个使用Hibernate框架进行数据提交时遇到的问题:由于未将数据库表的ID字段设置为自增,导致数据提交失败。文章提供了完整的配置文件及示例代码。

hibernate.cfg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC
	"-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN"
	"http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-configuration-3.0.dtd">
	
<hibernate-configuration>
	<session-factory>
		<property name="hibernate.connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</property>
		<property name="hibernate.connection.url">jdbc:mysql:///hibernate_day01</property>
		<property name="hibernate.connection.username">root</property>
		<property name="hibernate.connection.password">123</property>
		<property name="hibernate.dialect">org.hibernate.dialect.MySQLDialect</property>
		<!-- 映射配置文件,需要引入映射的配置文件 -->
		<mapping resource="domain/User.hbm.xml"/>
	</session-factory>
</hibernate-configuration>

User.hbm.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC 
    "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"

    "http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-mapping-3.0.dtd">



<hibernate-mapping>
	<class name="domain.User" table="user">
		<id name="id" column="id">
			<generator class="native"/>
		</id>
		
		<property name="name" column="name"/>
		<property name="sex" column="sex"/>
		<property name="age" column="age"/>
		<property name="height" column="height"/>
		<property name="hobby" column="hobby"/>		
	</class>	
</hibernate-mapping>

User.java

package domain;

public class User {
	private String name;
	private String sex;
	private int age;
	private int height;
	private String hobby;
	private int id;
	
	
	public int getId() {
		return id;
	}
	public void setId(int id) {
		this.id = id;
	}
	public String getName() {
		return name;
	}
	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}
	public String getSex() {
		return sex;
	}
	public void setSex(String sex) {
		this.sex = sex;
	}
	public int getAge() {
		return age;
	}
	public void setAge(int age) {
		this.age = age;
	}
	public int getHeight() {
		return height;
	}
	public void setHeight(int height) {
		this.height = height;
	}
	public String getHobby() {
		return hobby;
	}
	public void setHobby(String hobby) {
		this.hobby = hobby;
	}
	@Override
	public String toString() {
		return "User [name=" + name + ", sex=" + sex + ", age=" + age + ", height=" + height + ", hobby=" + hobby + "]";
	}
		

}

Demo1.java

package homework;

import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transaction;
import domain.User;
import utils.HibernateUtils;


public class Demo1 {
	public static void main(String[] args) {
		
		Session session = HibernateUtils.getSession();
		Transaction ts = session.beginTransaction();
		
		User user = new User();


		user.setName("宋长乾");
		user.setSex("男");
		user.setAge(21);
		user.setHeight(170);
		user.setHobby("写代码");
		
		session.save(user);
		ts.commit();
		
		session.close();
	}
}



在最后传输数据的时候,数据提交不到数据库,问题是我没把表的id属性设置为自增的,所以运用hibernate框架提交数据的时候会报错。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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