Hibernate异常笔记

本文针对Hibernate框架使用过程中遇到的各种异常情况提供了详细的解决方案,包括TransientObjectException、MappingException等,并介绍了如何正确配置实体类与session的关系。
TransientObjectException:
如果有one-many关系,就要将many一方的对象实例化成完整的实体再更新

No bean specified:
有one-many关系时,要更新one一方数据时,formbean里所有代表many一方的属性都要new一下,entitybean里有级联的也要new一下。
做上传文件碰到此异常可以试试页面表单设置enctype="multipart/form-data"。

org.hibernate.MappingException: Unknown entity:
hibernate.cfg.xml中少了映射

failed to lazily initialize a collection of role: ... no session or session was closed
one-many时通过one取many时出现这个异常,设lazy="false"就好了

session is closed!
保证每个method里的session是独立的,这样session的生命周期就很短了,管理会比较容易

java.lang.IllegalArgumentException: id to load is required for loading
执行session.get(clz,id);时传进去的id为null
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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