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Hibernate Criterion高效使用教程

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4星 · 超过85%的资源 | 下载需积分: 10 | 16KB | 更新于2025-04-11 | 199 浏览量 | 6 下载量 举报 收藏
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根据提供的文件信息,这个文件包是关于Hibernate Criterion的,尽管提供的描述内容重复且缺乏详细信息,我们可以根据标题和标签推断出相关知识点。 Hibernate是一个开源的对象关系映射(Object Relational Mapping,简称ORM)框架,它提供了一种机制,使得开发者可以使用Java对象来操作数据库,从而避免了直接使用SQL语句的复杂性。Hibernate的使用大幅提高了Java应用程序的开发效率,同时增强了数据访问的可移植性。 Hibernate Criterion API是Hibernate提供的一个对象查询接口,允许开发者通过Java代码而非直接的HQL或SQL语句来构建查询。Criterion API提供了一种更安全、更类型安全的方式来构建查询条件,使得查询构建过程更加直观和易于维护。 详细地,Hibernate Criterion涉及到以下知识点: 1. **查询接口**:Criterion API是Hibernate提供的几种查询接口之一。Hibernate支持多种查询接口,包括Criteria(即Criterion)、HQL(Hibernate Query Language)、原生SQL、以及最近加入的JPA Criteria API。 2. **Criteria接口**:使用Criterion API,可以通过编程方式构建查询,而不是使用字符串拼接HQL或SQL语句。这有助于避免SQL注入攻击和语法错误,同时增强了代码的可读性和维护性。 3. **使用案例**:开发者通常会使用Session的createCriteria()方法来获取Criteria接口的实例。然后可以链式调用各种条件方法(例如:add(), addOrder(), setFirstResult(), setMaxResults()等)来定义查询的参数和排序规则。 4. **条件构建**:Criterion API中使用Restrictions类来定义各种查询条件。例如,Restrictions.eq("属性名", "值")用于构建等于条件,Restrictions.gt("属性名", 值)用于构建大于条件等等。 5. **组合条件**:实际开发中往往需要组合多个条件构建复杂的查询逻辑。Criterion API提供了Conjunction(与条件)和Disjunction(或条件)来实现条件的组合。 6. **性能考虑**:尽管使用Criterion API构建查询更加安全,但在某些情况下,它可能不如原生SQL查询或者手写HQL高效,尤其是涉及到复杂查询时。因此,对于查询性能有严格要求的场合,需要仔细考虑使用场景。 7. **转换和替代方案**:随着Java Persistence API(JPA)的普及,HibernateCriterion API的一些功能被JPA的Criteria API所替代。JPA Criteria API提供了类似于Hibernate Criterion的体验,但更加标准化,并且和JPA更加紧密集成。 8. **依赖管理**:使用Hibernate Criterion需要将对应的Hibernate库添加到项目依赖中。同时,还需要配置好数据库连接和其他相关的Hibernate配置文件,以便正确地映射Java类到数据库表。 9. **最佳实践**:在使用Hibernate Criterion时,需要注意避免过度使用它构建动态查询,因为这可能会导致生成的SQL效率低下,可读性差。一般来说,推荐尽量利用Hibernate的延迟加载和缓存机制来提高应用性能。 综上所述,Hibernate Criterion是一个功能强大的查询接口,它在保持Java语言原有风格的同时,提供了一种类型安全的查询构建方式。开发者可以利用它构建动态的、复杂的查询,并且可以在多种情况下选择使用,但需要注意其对性能的影响以及最佳实践的遵循。

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ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-b25a42d5a266> in <module>() 8 from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PowerTransformer 9 from sklearn.linear_model import LinearRegression,LassoCV,LogisticRegression ---> 10 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,RandomForestRegressor 11 from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCV,cross_val_score 12 from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score,accuracy_score, precision_score,recall_score, roc_auc_score ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\__init__.py in <module>() 3 classification, regression and anomaly detection. 4 """ ----> 5 from ._base import BaseEnsemble 6 from ._forest import RandomForestClassifier 7 from ._forest import RandomForestRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_base.py in <module>() 16 from ..base import BaseEstimator 17 from ..base import MetaEstimatorMixin ---> 18 from ..tree import DecisionTreeRegressor, ExtraTreeRegressor 19 from ..utils import Bunch, _print_elapsed_time 20 from ..utils import check_random_state ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\__init__.py in <module>() 4 """ 5 ----> 6 from ._classes import BaseDecisionTree 7 from ._classes import DecisionTreeClassifier 8 from ._classes import DecisionTreeRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in <module>() 39 from ..utils.validation import check_is_fitted 40 ---> 41 from ._criterion import Criterion 42 from ._splitter import Splitter 43 from ._tree import DepthFirstTreeBuilder sklearn\tree\_criterion.pyx in init sklearn.tree._criterion() ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 怎么改

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def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

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