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如果使用SpreadJS这一类的表格工具,应该能更好的实现这些 ...
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response.sendRedirect 中文乱码问题解决 -
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多谢指点,怎么调试也不通,原来我在<body>&l ...
ExtJs IE ownerDocument.createRange() 错误解决方案
Hibernate条件查询(Criteria Query) - -
1、创建一个Criteria实例
net.sf.hibernate.Criteria这个接口代表对一个特定的持久化类的查询。Session是用来制造Criteria实例的工厂。
Criteria crit = sess.createCriteria(Cat.class);
crit.setMaxResults(50);
List cats = crit.list();
返回最多50条记录的结果集。
2、缩小结果集范围
一个查询条件(Criterion)是net.sf.hibernate.expression.Criterion接口的一个实例。类net.sf.hibernate.expression.Expression定义了获得一些内置的Criterion类型。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "Fritz%") )
.add( Expression.between("weight", minWeight, maxWeight) )
.list();
表达式(Expressions)可以按照逻辑分组.
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "Fritz%") )
.add( Expression.or(
Expression.eq( "age", new Integer(0) ),
Expression.isNull("age")
) )
.list();
返回(name like "Fritz%" and age 等于0 或者 age 为空)的结果集
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.in( "name", new String[] { "Fritz", "Izi", "Pk" } ) )
.add( Expression.disjunction()
.add( Expression.isNull("age") )
.add( Expression.eq("age", new Integer(0) ) )
.add( Expression.eq("age", new Integer(1) ) )
.add( Expression.eq("age", new Integer(2) ) )
) )
.list();
Expression.disjunction()----意思是可以按照逻辑分组
有很多预制的条件类型(Expression的子类)。有一个特别有用,可以让你直接嵌入SQL。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.sql("lower($alias.name) like lower(?)", "Fritz%", Hibernate.STRING) )
.list();
其中的{alias}是一个占位符,它将会被所查询实体的行别名所替代。(原文:The {alias} placeholder with be replaced by the row alias of the queried entity.)
3、对结果排序
可以使用net.sf.hibernate.expression.Order对结果集排序.
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "F%")
.addOrder( Order.asc("name") )
.addOrder( Order.desc("age") )
.setMaxResults(50)
.list();
4、关联(Associations)
你可以在关联之间使用createCriteria(),很容易地在存在关系的实体之间指定约束。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "F%")
.createCriteria("kittens")
.add( Expression.like("name", "F%")
.list();
注意,第二个createCriteria()返回一个Criteria的新实例,指向kittens集合类的元素。
下面的替代形式在特定情况下有用。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.createAlias("kittens", "kt")
.createAlias("mate", "mt")
.add( Expression.eqProperty("kt.name", "mt.name") )
.list();
(createAlias())并不会创建一个Criteria的新实例。)
请注意,前面两个查询中Cat实例所持有的kittens集合类并没有通过criteria预先过滤!如果你希望只返回满足条件的kittens,你必须使用returnMaps()。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.createCriteria("kittens", "kt")
.add( Expression.eq("name", "F%") )
.returnMaps()
.list();
Iterator iter = cats.iterator();
while ( iter.hasNext() ) {
Map map = (Map) iter.next();
Cat cat = (Cat) map.get(Criteria.ROOT_ALIAS);
Cat kitten = (Cat) map.get("kt");
}
5、动态关联对象获取(Dynamic association fetching)
可以在运行时通过setFetchMode()来改变关联对象自动获取的策略。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "Fritz%") )
.setFetchMode("mate", FetchMode.EAGER)
.list();
这个查询会通过外连接(outer join)同时获得 mate和kittens。
6、根据示例查询(Example queries)
net.sf.hibernate.expression.Example类允许你从指定的实例创造查询条件。
Cat cat = new Cat();
cat.setSex('F');
cat.setColor(Color.BLACK);
List results = session.createCriteria(Cat.class)
.add( Example.create(cat) )
.list();
版本属性,表示符属性和关联都会被忽略。默认情况下,null值的属性也被排除在外。
You can adjust how the Example is applied. 你可以调整示例(Example)如何应用。
Example example = Example.create(cat)
.excludeZeroes() //exclude zero valued properties
.excludeProperty("color") //exclude the property named "color"
.ignoreCase() //perform case insensitive string comparisons
.enableLike(); //use like for string comparisons
List results = session.createCriteria(Cat.class)
.add(example)
.list();
你甚至可以用示例对关联对象建立criteria。
List results = session.createCriteria(Cat.class)
.add( Example.create(cat) )
.createCriteria("mate")
.add( Example.create( cat.getMate() ) )
.list();
1、创建一个Criteria实例
net.sf.hibernate.Criteria这个接口代表对一个特定的持久化类的查询。Session是用来制造Criteria实例的工厂。
Criteria crit = sess.createCriteria(Cat.class);
crit.setMaxResults(50);
List cats = crit.list();
返回最多50条记录的结果集。
2、缩小结果集范围
一个查询条件(Criterion)是net.sf.hibernate.expression.Criterion接口的一个实例。类net.sf.hibernate.expression.Expression定义了获得一些内置的Criterion类型。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "Fritz%") )
.add( Expression.between("weight", minWeight, maxWeight) )
.list();
表达式(Expressions)可以按照逻辑分组.
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "Fritz%") )
.add( Expression.or(
Expression.eq( "age", new Integer(0) ),
Expression.isNull("age")
) )
.list();
返回(name like "Fritz%" and age 等于0 或者 age 为空)的结果集
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.in( "name", new String[] { "Fritz", "Izi", "Pk" } ) )
.add( Expression.disjunction()
.add( Expression.isNull("age") )
.add( Expression.eq("age", new Integer(0) ) )
.add( Expression.eq("age", new Integer(1) ) )
.add( Expression.eq("age", new Integer(2) ) )
) )
.list();
Expression.disjunction()----意思是可以按照逻辑分组
有很多预制的条件类型(Expression的子类)。有一个特别有用,可以让你直接嵌入SQL。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.sql("lower($alias.name) like lower(?)", "Fritz%", Hibernate.STRING) )
.list();
其中的{alias}是一个占位符,它将会被所查询实体的行别名所替代。(原文:The {alias} placeholder with be replaced by the row alias of the queried entity.)
3、对结果排序
可以使用net.sf.hibernate.expression.Order对结果集排序.
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "F%")
.addOrder( Order.asc("name") )
.addOrder( Order.desc("age") )
.setMaxResults(50)
.list();
4、关联(Associations)
你可以在关联之间使用createCriteria(),很容易地在存在关系的实体之间指定约束。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "F%")
.createCriteria("kittens")
.add( Expression.like("name", "F%")
.list();
注意,第二个createCriteria()返回一个Criteria的新实例,指向kittens集合类的元素。
下面的替代形式在特定情况下有用。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.createAlias("kittens", "kt")
.createAlias("mate", "mt")
.add( Expression.eqProperty("kt.name", "mt.name") )
.list();
(createAlias())并不会创建一个Criteria的新实例。)
请注意,前面两个查询中Cat实例所持有的kittens集合类并没有通过criteria预先过滤!如果你希望只返回满足条件的kittens,你必须使用returnMaps()。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.createCriteria("kittens", "kt")
.add( Expression.eq("name", "F%") )
.returnMaps()
.list();
Iterator iter = cats.iterator();
while ( iter.hasNext() ) {
Map map = (Map) iter.next();
Cat cat = (Cat) map.get(Criteria.ROOT_ALIAS);
Cat kitten = (Cat) map.get("kt");
}
5、动态关联对象获取(Dynamic association fetching)
可以在运行时通过setFetchMode()来改变关联对象自动获取的策略。
List cats = sess.createCriteria(Cat.class)
.add( Expression.like("name", "Fritz%") )
.setFetchMode("mate", FetchMode.EAGER)
.list();
这个查询会通过外连接(outer join)同时获得 mate和kittens。
6、根据示例查询(Example queries)
net.sf.hibernate.expression.Example类允许你从指定的实例创造查询条件。
Cat cat = new Cat();
cat.setSex('F');
cat.setColor(Color.BLACK);
List results = session.createCriteria(Cat.class)
.add( Example.create(cat) )
.list();
版本属性,表示符属性和关联都会被忽略。默认情况下,null值的属性也被排除在外。
You can adjust how the Example is applied. 你可以调整示例(Example)如何应用。
Example example = Example.create(cat)
.excludeZeroes() //exclude zero valued properties
.excludeProperty("color") //exclude the property named "color"
.ignoreCase() //perform case insensitive string comparisons
.enableLike(); //use like for string comparisons
List results = session.createCriteria(Cat.class)
.add(example)
.list();
你甚至可以用示例对关联对象建立criteria。
List results = session.createCriteria(Cat.class)
.add( Example.create(cat) )
.createCriteria("mate")
.add( Example.create( cat.getMate() ) )
.list();
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hibernate 映射 视图 view
2007-10-18 18:28 3877摘自http://www.hibernate.org/hib_ ... -
[转]在Hibernate中处理批量更新和批量删除 hibernate batch update and insert
2007-10-16 10:19 5483转:http://java.ccidnet.com/art/3 ... -
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2007-10-15 17:24 2762Hibernate commit() 和flush() 的区别 ... -
createSQLQuery,addScalar列名用大写
2007-09-28 18:17 6388public List findByGroupByMateri ... -
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2007-09-27 18:58 2143StringBuffer sql = new StringBu ...
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1、文件内容:jdepend-demo-2.9.1-10.el7.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/jdepend-demo-2.9.1-10.el7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持:公众号禅静编程坊
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内容概要:本文档详细介绍了如何利用 MATLAB 实现鲸鱼优化算法 (WOA) 和长短期记忆网络 (LSTM) 相结合的技术——WOA-LSTM,在数据分类和预测领域的应用。文章首先概述了LSTM在网络训练中超参数依赖的问题以及WOA作为一种新颖的全局优化算法的优势。接着阐述了该项目的研究背景、目的及其重要意义,并深入讨论了项目面临的六大主要挑战,从模型优化到超参数空间管理。文档特别强调WOA-LSTM融合所带来的性能提升、降低计算复杂度的能力及其实现自动化的超参数优化流程。除此之外,文中展示了模型的应用广泛性,覆盖了从金融市场的股票预测到智能制造业的各种实际场景,并提供了具体的模型架构细节和代码实例,以帮助理解模型的工作原理和技术要点。 适合人群:具有一定编程技能的研究人员、工程师和科学家们,尤其是对深度学习技术和机器学习感兴趣的专业人士。 使用场景及目标:该文档的目标是向用户传授使用MATLAB实现WOA-LSTM进行复杂数据分类和预测的方法论,旨在指导读者理解和掌握如何利用WOA进行超参数寻优,从而改善LSTM网络性能。 其他说明:通过阅读这份文档,使用者不仅能够获得有关WOA-LSTM技术的具体实现方式的知识,而且还可以获取关于项目规划和实际部署过程中的宝贵经验。
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