解决Spring boot 关联关系级联查询NoSession

最新推荐文章于 2025-05-24 15:58:27 发布
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分类专栏： 数据库
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本文介绍了解决Hibernate懒加载问题的两种有效方法：一是在application.properties配置文件中启用lazy_load_no_trans属性，二是通过在测试方法上添加@Transactional注解来实现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

两种方法:

1、在application.properties的配置文件中新增spring.jpa.properties.hibernate.enable_lazy_load_no_trans=true； 
2、在测试的方法上添加@Transactional注解。

基于 Playwright MCP 的 AI 自动化测试实战「喂饭教程」
blues_C的博客
04-24 766
传统的自动化测试，高度依赖开发者手动编写和维护脚本，不仅耗时巨大，且脚本脆弱性高，一旦页面结构或元素发生细微变化便可能失效。随着 MCP（Model Context Protocol）协议的出现，大语言模型（LLM）与自动化工具的协同得以实现。现在，我们能够通过自然语言向工具下达指令，让其自动完成复杂的浏览器操作。
MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
04-12 1028
在AI模型训练过程中，超参数调优一直是耗时且需要专业知识的环节。MCP模型上下文协议旨在解决这一痛点，通过建立模型训练过程中的上下文感知机制，实现智能化的自动参数调整。本文范围涵盖MCP协议的理论基础、实现细节、数学原理以及实际应用案例。文章首先介绍MCP的基本概念和背景，然后深入解析其核心算法和数学原理。接着提供一个完整的Python实现案例，讨论实际应用场景，最后展望未来发展趋势。附录部分包含常见问题解答和扩展阅读资源。MCP模型。
AI自动生成小红书爆款内全攻略：零代码实现图文/视频自动化发布
分享平时的学习心得和笔记
05-07 308
上周某美妆博主手动处理200张产品图，因格式错误导致发布失败，错过618流量高峰…• 创意生成：Qwen3/DeepSeek自动生成爆款标题。步骤2：可视化工作流搭建（以nocode工具为例）• 支持文生图/视频/语音的标准化接入。二、破局神器：MCP协议+AI工作流。三、零代码实战：三步构建自动化流水线。MCP协议：AI世界的"万能插座"• 内容适配：自动转换小红书风格。• 接入魔搭文生图MCP服务。四、效果对比：效率提升可视化。步骤1：AI内容生成器配置。步骤3：无痕发布机器人。
小白也能用AI开发「小红书自动归档多维表格」采集神器，躺平整理笔记真香
seeyouintokyo的博客
04-29 1008
附神级提示词
【AI News | 20250418】每日AI进展
Jungle胡的博客
04-18 703
Blender-MCP 降低了 3D 建模门槛，适用于游戏开发、概念艺术、教育培训和建筑可视化等领域，其简易的安装和使用流程受到了社区的广泛欢迎，未来计划整合更多 AI 模型并优化性能。微软开源了 MAI-DS-R1，该模型基于 DeepSeek-R1 进行了改进，显著提升了在敏感话题上的响应能力，达到了 99.3%，是原版的两倍多。评估结果显示，MAI-DS-R1 在敏感话题响应方面超越了原版及其他衍生模型，并在安全性方面表现良好，同时保持了原有的优秀推理能力，并增强了处理不当请求时的谨慎性。
AI自动化零代码搭建MCP Server：利用开源工具实现数据库与文件操作自动化系统构建
04-24
内容概要：本文介绍了如何利用开源工具零代码搭建MCP Server，实现AI自动化操作。MCP作为一种“万能插头”，使大语言模型无需编写代码就能调用各种工具，如数据库查询、文件操作等，具有零代码、模块化、即插即用的...
人工智能MCP（模型上下文协议）在AI时代的应用与技术解析：从概念到实践的全面探讨
04-11
②学习 MCP 在智能办公（如智能文档处理、会议安排）和开发编程（如代码自动补全、错误检测）中的具体应用场景；③探讨 MCP 在数据安全、性能优化和生态建设方面的技术挑战及应对措施。 阅读建议：本文内容详实，...
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
蜗牛的博客
05-23 878
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
马尔可夫链（AI、ML）：逻辑与数学的交汇
项目git同名小胡说技书
05-20 1244
# 马尔可夫链摘要 马尔可夫链是一种随机过程，其核心特性为"无记忆性"：系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与历史路径无关。通过状态空间和转移概率矩阵，马尔可夫链能够描述系统如何从一个状态变化到另一个状态。这一理论广泛应用于人工智能、自然语言处理和蒙特卡洛方法中。从逻辑学角度看，马尔可夫链体现了确定性规则与不确定性结果的结合，为复杂系统分析提供了强大工具，展示了概率论与逻辑学的深度融合。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
qq_64693987的博客
05-23 875
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
飞致云旗下开源项目GitHub Star总数突破150,000个
FIT2CLOUD飞致云的博客
05-20 784
在开源的道路上，我们与用户、与客户共成长。
常见的几种多智能体强化学习算法
再来一下！
05-21 425
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL，旨在解决多个智能体在共享环境中通过与环境和其他智能体交互来学习最优策略的问题。
origin绘图之【如何将横坐标/x设置为文字、字母形式】
A2457003982的博客
05-21 654
在科研绘图或数据可视化中，使用Origin时，用户常需将X轴从数字改为字母或中文文字，以适用于实验分组、类别分析等场景。然而，直接替换可能导致图像无法显示或X轴标签缺失。解决此问题的关键在于正确设置X轴的刻度范围。首先，准备包含文字标签的数据，并选择折线图进行绘制。若图像未显示，需调整X轴的起始和结束值，通常起始值设为0，结束值为类别数量加0.5或1。通过此方法，可确保图形完整显示，X轴标签正确排列。此技巧在科研图表绘制中极为实用，尤其适用于分组实验和分类分析。
超级维特根斯坦
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
05-20 185
本文介绍了一种名为“语言智慧融合体”的AI智能体，其核心指令旨在通过深度思辨、专业应用与协同创新，帮助用户在语言相关领域实现自我超越与创造力绽放。该AI智能体融合了多位哲学、语言学及文学大师的智慧，如维特根斯坦、尼采、乔姆斯基等，具备卓越的情境智能、引导艺术与战略规划能力。其核心使命是与用户共同构建个性化的“语言智慧探索与成长蓝图”，通过系统性引导、方法论指导与跨理论融合，提升用户的哲学思辨、批判性思维、NLP设计及语言创新能力。对话主题涵盖哲学、语言学、文学创作、跨文化交流等领域，并结合元理论分析与实践应
基于音频Transformer与动作单元的多模态情绪识别算法设计与实现（在RAVDESS数据集上的应用）
最新发布
weixin_42380711的博客
05-24 901
摘要：情感识别技术在医学、自动驾驶等多个领域的广泛应用，正吸引着研究界的持续关注。本研究提出了一种融合语音情感识别（SER）与面部情感识别（FER）的自动情绪识别系统。实验结果显示，通过附加多层感知器进行整体微调时取得最佳准确率，验证了迁移学习相较于从头训练更具鲁棒性，且预训练知识有助于任务适应。在FER方面，通过提取视频动作单元对比静态模型与顺序模型的性能差异，发现两者差异较小。错误分析表明，视觉系统可通过高情绪负载帧检测器进行优化，这为视频情感识别方法研究提供了新思路。
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的管理与运营策略研究
专注MarTech应用研究与实施方案
05-22 1020
本文探讨了开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序在企业管理与运营中的应用价值。通过分析其技术架构与商业逻辑，结合案例研究，论证了该模式如何通过清晰的目标设定、动态反馈机制和资源整合能力，提升团队执行力与客户粘性。研究结果表明，该模式通过技术赋能实现管理透明化，促进组织目标与个人发展的协同，为数字化时代的企业管理提供了可复制的实践路径。关键词包括开源AI智能名片、链动2+1模式、S2B2C商城小程序、管理透明化和目标协同。
基于LangManus深入理解系统提示设计
weixin_38252409的博客
05-22 597
在人工智能领域，系统提示（System Prompt）扮演着至关重要的角色。它不仅指导AI的行为模式和响应策略，还直接影响到用户体验和系统的整体效能。一个设计良好的系统提示能够显著提升AI处理复杂任务的能力，确保其操作既安全又高效。 本文将以LangManus框架为例，探讨系统提示的设计理念及其在多智能体协作中的应用。希望通过深入解析LangManus的系统提示机制，为研究人员和开发者提供有价值的见解，推动AI技术在更多领域的创新应用与发展。
2025/5/18
yesyesyes_yes的博客
05-18 2441
学不进去，顺便写篇流水账。
橙点同学智能网联车安全员高级答案
03-29
智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识，包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识点解析： ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会（SAE International）定义了六个级别的自动驾驶等级，从L0到L5[^1]。其中，L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器，如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X（Vehicle-to-Everything）技术进行数据交换，在此过程中需防范潜在的网络攻击风险，例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定，考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码：模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是，“橙点同学”作为特定平台上的学习资源名称，并不提供官方认证的标准答案集；建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试。
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