Hibernate常见问题集锦(2)

本文记录了在使用EHCache过程中遇到的配置缺失问题及解决方案,并详细描述了一个涉及HQL动态查询的编程错误案例,包括问题复现、定位及修复过程。

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

1。问题:

 

异常原因:

2010/10/17-22:09:40  WARN Configurator:

126 - No configuration found. Configuring ehcache from ehcache-failsafe.xml found in the classpath: jar:file:/D:/%e6%88%91%e7%9a%84%e6%96%87%e6%a1a3/workspace/ePetSSH/WebRoot/WEB-INF/lib/ehcache-1.1.jar!/ehcache-failsafe.xml

解决办法:

public List<Petinfo> search(Petinfo petinfo, String orderBy) {
  List<Petinfo> lists = null;
  String hql = "select p from Petinfo as p where 1=1";
  // 查询对象
  Query query = null;
  // 宠物名
  if (petinfo.getPetName() != null && petinfo.getPetName().trim() != "") {

   hql += " and p.petName like :petname";
   System.out.println(hql);
   query = getSession().createQuery(hql);

   query.setString("petname", "%"+petinfo.getPetName()+"%");

  }
  // 宠主
  if (petinfo.getPetOwnerName() != null
    && petinfo.getPetOwnerName().trim() != "") {

   hql += " and p.petOwnerName=:petownername";
   System.out.println(hql);
   query = getSession().createQuery(hql);
   query.setString("petname", "%"+petinfo.getPetName()+"%");
   query.setString("petownername", petinfo.getPetOwnerName());
  }
        //執行查詢
  System.err.println("Search方法的查询语句:::"+hql);
  lists = query.list();
  return lists;
 }
看到红色加粗的字体了吧!需要对重新组建的hql语句重新赋值!

 

 

 

2.问题描述:

 

2010/10/18-00:31:04 ERROR PARSER:33 - line 1:54: expecting IDENT, found '*'

 

问题分析:

 

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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