Session中load和get

一、get不支持lazy,load支持lazy。

二、采用get加载数据,如果没有匹配的数据,返回null,而load则抛出异常。

三、执行load()时,先从Session查找当前的对象是否存在,如果不存在,则从数据库中去查询,如果不存在这条记录,则扔异常;执行get()的时候,不论Session中是否存在当前对象,直接从数据库中去查询,如果不存在,则返回null。

四、load()方法可以返回实体的代理类实例,而get()永远只返回实体类.

get的例子:

1public void testGetMethod() {
2    Session session = null;
3    try {
4      session = HibernateUtils.getSession();
5      session.beginTransaction();
6      
7      //马上发出查询sql,加载User对象
8      User user = (User)session.get(User.class, "402880d01b9bf210011b9bf2c2ff0002");
9      System.out.println("user.name=" + user.getName());
10      
11      user.setName("张三");
12      session.getTransaction().commit();
13    }catch(Exception e) {
14      e.printStackTrace();
15      session.getTransaction().rollback();
16    }finally {
17      HibernateUtils.closeSession(session);
18    }
19  }

PS:在执行第8行语句的时候,如果数据库有相关的记录,则立刻发出sql语句,即使是没有第9行中user.getName()方法调用,如果没有匹配的记录则返回来一个null。

load方法例子:

1public void testLoadMethod() {
2    Session session = null;
3    try {
4      session = HibernateUtils.getSession();
5      session.beginTransaction();
6      
7      //不会发出查询sql,因为load方法实现了lazy(懒加载或延迟加载)
8      //延迟加载:只有真正使用这个对象的时候,才加载(发出sql语句)
9      //hibernate延迟加载实现原理是代理方式
10      User user = (User)session.load(User.class, "402880d01b9bf210011b9bf2b2ff0002");
11      System.out.println("user.name=" + user.getName());
12      user.setName("李四");
13      session.getTransaction().commit();
14    }catch(Exception e) {
15      e.printStackTrace();
16      session.getTransaction().rollback();
17    }finally {
18      HibernateUtils.closeSession(session);
19    }
20  }

PS:在执行到10句代码的时候并没有立刻发出sql语句,由于load实现了lazy延迟加载,延迟加载只有真正使用该对象的时候才进行加载,发出sql语句,关键是11句代码。如果load方法里面的id在数据库表里面没有相关的,则会发出ObjectNotFoundException 异常。

PS:可以通过设置断点,用debug来跟踪相关变量跟对象的改变,这样就可以很清晰理解load和get这两个方法。
### 不同AI模型的评成绩和性能对比 #### DeepSeek-V3 vs Qwen2.5-72B DeepSeek-V3是一个拥有671B参数的大规模语言模型,而Qwen2.5则有72B参数。在多个基准试中,DeepSeek-V3的表现优于GPT-4o和Claude-3.5 Sonnet,在某些特定任务上的表现尤为突出[^1]。相比之下,尽管Qwen2.5的参数量较小,但在一些自然语言理解任务上依然表现出色,并且由于其开源特性,受到了社区的高度关注和支持。 #### DeepSeek-V3 vs Llama-3.1-405B Llama-3.1具有405B参数,介于DeepSeek-V3和Qwen2.5之间。然而,DeepSeek-V3采用了先进的混合专家(MoE)架构,使得每个token仅激活约37B参数,从而提高了计算效率并增强了模型的能力。这种设计让DeepSeek-V3能够在资源有限的情况下提供更高效的推理服务,同时也保持了较高的准确性[^2]。 #### DeepSeek-V3 vs GPT-4o 作为一款闭源产品,关于GPT-4o的具体实现细节较少公开披露。但从已有的评估来看,DeepSeek-V3已经在多项指标上超越了这一版本的GPT系列模型。特别是在涉及复杂语境理解和多轮对话的任务场景下,DeepSeek-V3展现了更强的理解力和响应质量。 #### DeepSeek-V3 vs Claude-3.5-Sonnet 同样属于闭源阵营的一员,Claude-3.5 Sonnet也是一款备受瞩目的大语言模型。不过根据现有资料,DeepSeek-V3无论是在参数规模还是实际应用效果方面均有所领先。尤其是在跨领域迁移学习能力以及对新兴话题的学习速度等方面,DeepSeek-V3显示出明显的优势。 ```python import matplotlib.pyplot as plt models = ['DeepSeek-V3', 'Qwen2.5-72B', 'Llama-3.1-405B', 'GPT-4o', 'Claude-3.5'] params = [671, 72, 405, None, None] plt.bar(models, params) plt.xlabel('Model') plt.ylabel('Parameters (in Billions)') plt.title('Parameter Comparison of Different AI Models') plt.show() ```
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