Hibernate学习大纲

1.JDBC连接数据库和JDBC API

2.JDBC事务,JDBC操作数据CRUD

3.Hibernate基本流程(创建Configuration-创建SessionFactory-创建Session-打开事务-业务操作-关闭事务-结束事务-关闭Session-关闭SessionFacctory)

4.Hibernate配置hibernate.cfg.xml和mapping/注解

5.Hibernate主键生成策略

6.Hibernate关联映射(单向一对多/双向一对多...)

7.Hibernate对象状态(瞬时/持久/托管)

8.Hibernate核心API(Configuration/Session)

9.HQL

10.连接池配置

11.缓存(一级二级)

12.事务管理

13.并发控制(悲观锁和乐观锁@Version使用)




https://www.cnblogs.com/wukenaihe/archive/2013/06/11/3131640.html

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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