Hibernate学习笔记——hibernate初了解

最新推荐文章于 2020-04-17 12:26:45 发布
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分类专栏： Hibernate 文章标签： Hibernate
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sdqdzc/article/details/12173685
本文介绍Hibernate作为连接Java应用与数据库的中间件的作用，详细解析其作为ORM映射工具的功能，并概述了Hibernate提供的五大核心API及其职责。

一 什么是Hibernate

1连接java应用程序和关系数据库的中间件

2对JDBC API进行了封装，负责java对象的持久化

3对分层的软件架构中位于持久层，封装了所有数据访问细节，是业务逻辑层可以专注于实现业务逻辑

4是一种ORM映射工具，能够建立面向对象的域模型和关系数据模型之间的映射

二 hibernate的五个核心API

1configuration 负责配置并启动Hibernate，创建SessionFactory对象

2SessionFactory接口

负责初始化Hibernate，充当数据存储的代理，创建Session对象

3Session接口

负责保存，更新，删除，加载和查询对象

4Transaction

管理事务（什么是事务，自己查）

5Query和Criteria接口

执行数据查询

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优化算法基于四则运算的算术优化算法原理与Python实现：面向图像分割的全局寻优方法研究
最新发布
09-06
内容概要：本文系统介绍了算术优化算法（AOA）的基本原理、核心思想及Python实现方法，并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法，其核心思想来源于四则运算，利用乘除运算进行全局勘探，加减运算进行局部开发，通过数学优化器加速函数（MOA）和数学优化概率（MOP）动态控制搜索过程，在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略，并提供了完整的Python代码实现，结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地，以Flask框架搭建前后端分离系统，将AOA应用于图像分割任务，展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后，通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能，并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者；; 使用场景及目标：①理解元启发式算法的设计思想与实现机制；②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法；③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用；④为算法性能评估与改进提供实践参考； 阅读建议：建议读者结合代码逐行调试，深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制，尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异，并可进一步扩展图像分割模块，引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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