项目中遇到了个hibernate的criteria无法通过鉴别器作为条件查询问题,困扰了我两天希望对大家有所帮助,以下是个人的一种解决方案,有更好的办法请回帖。
hibernate实体的配置文件中是不允许property的中的column重复的,但是有一种办法可以解决在property中加入(insert=false update=false);这样鉴别器的字段映射问题就解决了(仅使用鉴别器字段无法映射到数据库持久化类中)
<!--原始代码-->
<class name="User" table="user" discriminator-value="null">
<id name="id" type="long" column="userid">
<generator class="native" />
</id>
<discriminator column="usertype" type="integer" />
<class name="User" table="user" discriminator-value="null">
<id name="id" type="long" column="userid">
<generator class="native" />
</id>
<discriminator column="usertype" type="integer" />
<subclass name="Employee" discriminator-value="1">
<property name="employeeId" column="employeeid" />
</subclass>
<subclass name="Visitor" discriminator-value="3">
<property name="VisitorId" column="vsitorid" />
</subclass>
<subclass name="Contractor" discriminator-value="2">
<property name="contactNumber" column="telnumber" />
</sublass>
</class>
需要通过鉴别器对应字段查询需要加入:
<property name="userType" type="string" insert="false" update="false">
<column name="usertype"></column>
</property>
查询中的criteria即可将userType作为一个限制条件来查询;
示例:criteria.add(Property.forName("userType")
.in("1,2".split(",")));
希望对大家有所帮助。
分享到:
相关推荐
本文提出的“判别器综合”(Discriminator Synthesis)方法,即“判别器梦境”(Discriminator Dreaming),旨在利用判别器学习到的特征来改变图像或者从头生成新图像。这种方法的核心是挖掘判别器内部学到的表示,...
鉴别器在码跟踪环路中起到决定性作用,通过分析鉴相后的结果来控制循环移位器,确保本地生成的C/A码与接收到的C/A码精确对齐。 GPS码跟踪的原理主要包括以下几个方面: 1. **码同步**:接收机通过本地生成的C/A码与...
5. 局部鉴别器(Local Discriminator)和全局鉴别器(Global Discriminator):局部鉴别器和全局鉴别器是两种不同的鉴别器。局部鉴别器用于判断局部图像的真实性,而全局鉴别器用于判断全局图像的真实性。 6. 多...
查询,内容包括:返回List数据、返回Map数据 (单/多条数据)、resultMap查询、resultMap级联查询、使用association的resultMap级联查询、使用association的resultMap级联分步查询、懒加载、discriminator鉴别器
GAN的目标函数反映了这一对抗过程,生成器试图最小化鉴别器无法正确分类生成图像的概率,而鉴别器则试图最大化其分类的准确性。在训练过程中,通常会先优化鉴别器多次,再优化生成器一次,以避免鉴别器过早收敛。 ...
具体来看,CFD电路中的衰减器和倒相器负责调整输入信号的幅度和相位,以便信号在后续处理中能与其他信号相加形成过零点。RC延时电路利用电阻和电容构成的低通滤波器,对信号进行延迟处理。加法器则是将处理过的信号...
通过博弈论的角度,这两个网络在训练过程中相互对抗,直到生成器可以生成足够逼真的样本,使鉴别器无法区分真伪。 现在,我们来看看如何将VAE和GAN结合起来。VAE-GAN的核心思想是利用GAN的鉴别器来改善VAE的生成...
这种学习过程最终会达到纳什均衡,即生成器生成的样本能骗过鉴别器,鉴别器无法准确判断。 **2. MNIST 数据集** MNIST 是一个广泛使用的手写数字识别数据集,包含60,000张训练图片和10,000张测试图片,每张图片都是...
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由生成器(Generator)和鉴别器(Discriminator)两个主要部分构成。生成器的任务是生成与真实数据尽可能相似的假数据,而鉴别器的目标是区分真实数据和生成器生成的假数据...
GAN-with-an-Attention-based-Generator-and-a-3D-Discriminator-for-3D-Medical-Image”,旨在利用条件GAN(Conditional GAN)结合注意力机制的生成器和3D鉴别器,为3D医学图像生成提供新的解决方案。 首先,让...
关键词"Unambiguous discrimination"和"Programmable discriminator"表明,研究的焦点是在于如何明确地区分不同的量子态,并提出了可编程量子态鉴别器的概念。可编程鉴别器是一种假设性的设备,理论上可以通过预设的...
3. **鉴别器(Discriminator)**: 在LAPPS Grid中,鉴别器是一种URI,用于唯一标识语料、服务输出或其他资源的类型。这有助于确保数据的正确路由和解释,增强了系统之间的兼容性。 4. **开源软件**: 开源项目意味着源...
生成对抗网络(GANs)由一个生成器(generator)和一个鉴别器(discriminator)构成,通过一个极小极大游戏(minimax game)来进行训练。生成器的目标是产生足够真实的数据,而鉴别器的目标是尽可能分辨出真实数据和...
5. **discriminator鉴别器**:37集重点讲解了`discriminator`标签,它允许根据查询结果中的特定字段值来决定如何映射数据,实现更精细化的结果处理策略。 通过这10集的视频教程,学习者将全面了解Mybatis的高级特性...
变异鉴别器瓶颈图像生成实验的代码 。 iRL实验代码: : 比比克斯@inproceedings{ VDBPeng18, title={Variational Discriminator Bottleneck: Improving Imitation Learning, Inverse RL, and GANs by Constraining ...
生成对抗网络是一种深度学习模型,由生成器(Generator)和鉴别器(Discriminator)两部分构成,它们在训练过程中相互博弈,生成器试图制造逼真的图像,而鉴别器则试图区分真实图像和生成图像。 文章的核心创新在于...