hibernate入门(六)基本应用实例:Dao设计

本文介绍了一个基于Hibernate技术的用户模块设计思路,包括总体设计、UserDao接口定义及其实现细节,探讨了如何针对User对象进行数据库操作。

1 .总体设计:设计User 对象及相关实体配置文件,工具类(得到一个Session 对象),UserDao 接口(实现此接口即以操作数据库),编写主配置文件,编写测试类。

2UserDao 的设计,最初我想打算设计成通用Object 的操作,后来发现它的Session 对象操作都要传递一个对象,就设计成如下形式。内容如下:
package com.asm.dao;

import com.asm.domain.User;

public interface UserDao {

    public void saveUser(User user);

    public User queryById ( int id);

    public User queryByName(String name);

    public void update(User user);

    public void delete(User user);

 

}

 

按此设计,意思是此类专门针对User 对象的数据库操作,传递User 对象,所以后面它的实现类的query 相关方法可以直接user = (User) s.get(User. class , name);name 为传递的参数,而我们知道操作的是User 对象,所以直接可以User.class 。 值得一提的是,在JDBC 操作中,delete, 传递id 这种值就可以实现删除,而Hibernate 的删除操作,必须传递一个对象,操作过程就是我们通过id 查出这个对象,再把这个对象传递给删除方法以供删除。而实事上也可以new 一个User 对象,并设定的id ,然后再把这个对象传递给删除方法。 但需要特别注意new 出的对象必须完成符合我们通过id 查出的对象。

3 .这个实例参照前面的相关,基本可以写出。以下几点需要注意:导包:Hibernate 包,数据库包;改写配置文件;查询方法的设计;注意事务,特别是“增删改”要注意事务。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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