Hibernate配置文件之mysql

本文详细介绍了如何使用Hibernate配置文件来连接MySQL数据库,包括数据库连接设置、SQL方言选择、SQL语句显示、表生成策略及对象关系映射文件的指定。
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC
        "-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN"
        "http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-configuration-3.0.dtd">

<hibernate-configuration>

    <session-factory>

        <!-- Database connection settings -->
        <!-- 配置驱动 -->
        <property name="connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</property>
        <!-- 配置url -->
        <property name="connection.url">jdbc:mysql://localhost:3306/hubin</property>
        <property name="connection.username">root</property>
        <property name="connection.password"></property>
        <!-- SQL dialect -->
        <!-- 配置方言. -->
        <property name="dialect">org.hibernate.dialect.MySQLDialect</property>
      
        <!-- Echo all executed SQL to stdout -->
          <!-- 是否要在后台.演示翻译sql 语句 -->
        <property name="show_sql">true</property>
       <!-- 按照格式化的形式输出 -->
       <property name="format_sql">true</property>
       <!-- 自动生成表设置 -->
      <property name="hbm2ddl.auto">update</property>
        <!-- 指定对象关系映射文件 -->
        <mapping resource="com/hubin/entity/Users.hbm.xml"/>
        
    </session-factory>

</hibernate-configuration>
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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