JPA浅谈之一

1)JPA概述

JPA(Java Persistence API)是基于Java EE5.0平台标准的ORM规范,将得到所有Java EE服务器的支持。


2)Sun公司引入新的JPA ORM的原因有二:

  A)简化现有Java EE和Java SE应用的对象持久化开发工作。

  B)Sun希望整合ORM技术,实现天下归一。


3)JPA的宗旨

是为POJO提供持久化标准规范。经过多年的实践探索,能够脱离容器独立运行,方便开发和测试的理念已深入人心。

目前实现这一规范的ORM框架有:Hibernate3.2,TopLink10.1.3,OpenJpa。


4)JPA主要包括以下三方面技术知识:

  A)ORM映射元数据,JPA支持XML和JDK5.0注解两种元数据的形式,元数据描述表和对象之间的关系,框架据此将实体对象持久化到数据库表中。

  B)JPA的API,用来操作实体对象,执行CURD操作,使得开发者从繁琐的JDBC和SQL代码中解脱出来。

  C)查询语句,通过面向对象的查询语句查询数据。


5)具有ORM元数据的领域对象称为实体(Entity),按JPA规范,实体具备以下条件:

  A)必须使用javax.persistence.Entity注解或者在XML映射文件中有对应的元素。

  B)必须具有一个不带参数的构造函数。

  C)类不能声明为final,方法和需要持久化的属性也不能声明为final。

  D)如果游离状的实体对象需要以值得方式进行传递,如同Session Bean的远程业务接口传递,则必须实现Serializable接口。

  E)需要持久化的属性,其访问修饰符不能是public,他们必须通过实体类的方法进行访问。



MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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