hibernate.cfg.xml理解

本文详细介绍了Hibernate框架中的关键配置项,包括设置方言以适配不同数据库、显示SQL语句以辅助开发、自动创建数据库表结构等功能,并区分了资源映射与类注解映射的不同应用场景。

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

[code]
/**
1.方言:hql是官方语言,但是hql的东西总要和地方打交道(数据库),不同的数据库语言是不一样的,所以需要制定我们的地方语言(方言)是哪个。。。

2。在控制台打印hql语句,开发时候当然要用

3。hbm2ddl---hibernate mapping to data define language
意思是:你要不要hibernate自动帮你生成建表语句


4。去哪里找对应的配置文件
4.1 这个因为是resource,说明有源文件,说明源文件是自己写的
4.2 说明这个没有源文件,是查找class的注解。。。。
所以在单元测试的时候第一种情况 要用Configrration
第二种情况要用 AnnotationConfiguration
*/
1。
<!-- SQL dialect -->
<property name="dialect">org.hibernate.dialect.HSQLDialect</property>

2。
<!-- Echo all executed SQL to stdout -->
<property name="show_sql">true</property>

3。
<!-- Drop and re-create the database schema on startup -->
<property name="hbm2ddl.auto">create</property>

4。
4.1<mapping resource="events/Event.hbm.xml"/>
4.2<mapping class="events.Event.hbm.xml"/>

[/code]
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值