对hibernate运行原理的总结

本文探讨了Hibernate框架在数据库操作中的优势及其实现复杂查询时面临的挑战。总结了Hibernate的工作流程,包括配置文件解析、SessionFactory创建等步骤,并分析了其受欢迎的原因,如减少数据访问层的重复代码。

hibernate有的时候还是特别让人纠结的,复杂的那种查询用hibernate实现简直就是噩梦,但是偏偏有一大堆的人在使用。下面总结下hibernate的运行原理

1.读取并解析配置文件

2.读取并解析映射信息,创建SessionFactory

3.打开session

4.创建事务

5.持久化操作

6.提交事务

7.关闭session

8.关闭SessionFactory

对于为什么要使用hibernate,主要是下面几点的原因

1.hibernate对jdbc访问数据库的代码做了封装,大大减少了数据访问层的重复性代码

2.hibernate是用java反射机制实现透明性

3.hibernate支持多种关系数据库,映射的灵活性也很出色


看到这里有人会说hibernate的性能也不错,我倒是不完全赞成,性能很好要建立在使用hibernate比较娴熟的情况下。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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