Hibernate的反向工程

本文详细介绍了如何在MyEclipse环境下,通过DBBrowser连接数据库并进行Hibernate反向工程,自动生成实体类和配置文件的过程。重点强调了从创建JavaWeb工程开始,到设置Hibernate支持、导入依赖、生成反向工程直至修改实体类属性的完整步骤。

Hibernate的反向工程

反向工程是根据自己的表生成实体类与实体配置文件, 当然通过添加对Hibernate的支持主配置文件也可以生成Hibernate.cfg.xml配置文件。

首先新建java web工程

然后点最左边的的按钮,选择有Hibernate的。


在DB Brower中新建

记得导入架包
点击完成 、,返回myeclips界面
在项目中点右键选择myEclips 选择Hibernate的


完成后再次进入DB中双击你加载的驱动

进入用户下的表
找见你需要的表右键生成反向工程。
在oracle中

生成完成之后实体类的一些属性需要修改修改完成后 吧 实体的映射文件的属性也修改了。





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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