sql hql 查询

本文详细介绍了使用Java语言通过Spring框架实现的数据库操作与查询功能,包括通过SQL语句和HQL语句获取数据的流程及注意事项。
package cn.grassinfo.rmon.system.dao.impl;


@Repository("registcodeDao")
public class RegistcodeDaoImpl extends BaseDaoImpl<Registcode, Long> implements
RegistcodeDao{
// @Resource
// public void setDao(RegistcodeDao dao) {
// this.dao = dao;
// }
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public Date getDate(String number) {
// TODO Auto-generated method stub
//sql查询
Session session = getSession();
SQLQuery query=session.createSQLQuery("select * from sm_t_registcode where PhoneNumber='"+number+"'");
query.addEntity(Registcode.class);
List<Registcode> list=query.list();

//hql查询
Registcode rg = new Registcode();
rg.setPhoneNumber(number);
String hql = "from Registcode r where r.phoneNumber=:phoneNumber";
List<Registcode> list3 =this.queryHQL(hql, rg);

return (Date)list.get(0).getUpdateDate();

}
}
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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