hibernate中cascade和inverse

这两个属性都用于一多对或者多对多的关系中。而inverse特别是用于双向关系,在单向关系中我们并不需要。
 
Cascade代表是否执行级联操作,Inverse代表是否由己方维护关系。
 
Cascade:
 
Cascade属性的可能值有
    all: 所有情况下均进行关联操作,即save-update和delete。
    none: 所有情况下均不进行关联操作。这是默认值。
    save-update: 在执行save/update/saveOrUpdate时进行关联操作。
    delete: 在执行delete 时进行关联操作。
    all-delete-orphan: 当一个节点在对象图中成为孤儿节点时,删除该节点。比如在一个一对多的关系中,Student包含多个book,当在对象关系中删除一个book时,此book即成为孤儿节点。
 
Inverse:
 
Inverse属性的可能值是true或者false,默认为false:
 
     false代表由己方来维护关系,true代表由对方来维护关系。在一个关系中,只能由一方来维护关系,否则会出问题(解疑中会讲到);同时也必须由一方来维护关系,否则会出现双方互相推卸责任,谁也不管。
 
1、cascade(级联)
   引用了《深入浅出 Hibernate》:级联(cascade)在Hibernate映射关系中,它指的是当主控方执行操作时,关联对象(被动方)是否同步执行同一操作,如主控方对象调用save-update或delete 方法时,是否同事对关联对象(被动方)进行save-update或delete。
  这里所说的主控方按我理解指的是:比如,User 类中有一Address属性,User和Address 是一对多的关系,然后当user.save(address);的时候,user就是主控方了。
 
2、inverse(控制方向反转)
   引用了《深入浅出 Hibernate》:在Hibernate 语义中,inverse指定了关联关系中的方向。关联关系中,inverse=false 的为主动方,由主动方负责维护关联关系。
   这里所说的关联关系按我理解指的是:为了维持两个实体类(表)的关系,而添加的一些属性,该属性可能在两个实体类(表)或者在一个独立的表里面,这个要看这双方直接的对应关系了:
ps:这里的维护指的是当主控放进行增删改查操作时,会同时对关联关系进行对应的更新。
   一对多:该属性在多的一方。应该在一方的设置 inverse=true ,多的一方设置 inverse=false(多的一方也可以不设置inverse属性,因为默认值是false),这说明关联关系由多的一方来维护。原因:该关联关系的属性在多的一方的表中,在维护关联关系的时候在多的一方容易维护。
   多对多:属性在独立表中。在任意一方设置inverse=true,另一方inverse=false;原因:如果两个多设置为true 的话,表示两方都对关联关系表(独立表)进行了同样的维护,其实只要一方维护就行了,效率上来说,这样设置是合理点的。
   一对一:其实是一对多的一个特例,inverse 的设置也是一样的,主要还是看关联关系的属性在哪一方,这一方的inverse=false。
   多对一:也就是一对多的反过来,没什么区别。
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算科学计算工具,拥有丰富的函数库用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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