关于MyEclipse中Hibernate实现数据库和到工程文件实体类的映射,自动生成POJO

本文详细介绍如何在MyEclipse中配置Hibernate环境,包括数据库连接设置、创建Hibernate配置文件及通过逆向工程生成实体类的过程。

自己工作中遇到了,突然发现自己忘掉了,现在整理一下,希望对大家有所帮助!!!

1.Window--->Open Perspective-->MyEclipse java presistence-->DB Browser-->New...-->选择数据库和连接url以及驱动-->中间点击下一步,中间可能会出现test之类的,不用理她,继续下一步

2.这样相当于建立好了连接-->新建(**)一个普通的web项目-->选中项目,点击右键,Myeclipse---add hibernate capliability,然后next--->生成Hibernate.cfg.xml文件
3.重新回到数据库浏览器界面,打开连接,选择用户,选择所需要生成事体和配置文件的表,然后右键,选择hibernate reverse engineeing----->点击finish,那么刚才那张表的实体类和配置文件皆以生成

4.打开实体类,我们会发现主键consumerId是Long型的,我们可以改成int,记住全部都要改(当然也可以不该,不过到时候查询或插入会比较麻烦)----->同样将配置文件中的主键类型也改成int

5.最后测试下,ok....

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稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,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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