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hibernate主键生成策略设置不当导致的错误

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Hibernate各种主键生成策略与配置详解[转]

1、assigned 主键由外部程序负责生成，在 save() 之前必须指定一个。Hibernate不负责维护主键生成。与Hibernate和底层数据库都无关，可以跨数据库。在存储对象前，必须要使用主键的setter方法给主键赋值，至于这个值...

Spring+Hibernate的saveOrUpdate问题

1.Spring+Hibernate的saveOrUpdate问题 Copy to clipboard Posted by: LostParadise Posted on: 2005-06-01 17:06 ...

Hibernate三个状态以及SaveOrUpdata的使用

游离状态的对象，如果调用save方法，如果主键设置为自生成策略，那么hibernate会发送一个新 的insert语句。如果要将游离状态的对象转化为持久化对象，那么使用update方法，这时hibernate才会发送update语句。（ 不太...

Hibernate 生成策略和缓存策略

主键生成策略 一、主键分类 1. 自然主键 主键本身就是表中的一个字段，实体中一个具体的属性，对象本身唯一的特性 比如：创建一个学生表：姓名、年龄、身份证号（自然主键） 2. 代理主键 主键本身不是表中必须的一个...

java ee常见错误及解决办法

错误信息：I/O exceptioncaught when processing request:Connection timed out:connect 错误原因：IP不正确。 解决方法：改正IP 2. Ambiguous handler methods mapped 错误信息：java.lang

hibernate get/load/saveOrUpdate/statistics

当主键生成策略为assigned时，如果ID重复了，不会报错，会将已有数据更新。   数据库表主键   Generator 为每个 POJO 的实例提供唯一标识。一般情况，我们使用“native”。class 表示采用由生成器接口...

Hibernate的实体规则、主键生成策略、对象状态

一、　hibernate的实体类有一定的规则，类似于mybatis的逆向工程导出的实体类。具体的规则以及原因如下: 1.持久化类需要提供无参的构造...如果我们只写一个带参数的构造函数在查询的时候会报错误org.hibernate....

(转)错误:当 IDENTITY_INSERT 设置为 OFF 时，不能为表 't_user' 中的标识列插入显式值...

错误信息 09:09:46,828 WARN JDBCExceptionReporter:77 - SQL Error: 544, SQLState: S0001 09:09:46,828 ERROR JDBCExceptionReporter:78 - 当 IDENTITY_INSERT 设置为 OFF 时，不能为表 't_user' 中的标识列...

SSH面试集锦——不看后悔哦！

 单例策略限制了Struts1.2 Action能做的事情,并且开发时特别小心。Action资源必须是线程安全的或同步的。  struts2.0 Action为每一个请求产生一个实例,因此没有线程安全问题。  c、Servlet依赖  ...

Hibernate（4）——主键生成策略、CRUD 基础API区别的总结 和 注解的使用

hibernate的主键生成策略 UUID 配置的补充：hbm2ddl.auto属性用法 注解还是配置文件 hibernate注解的基本用法 使用Session API CRUD操作对象，以及对象状态的转换 hibernate缓存的概念 get()/load()的区别...

Hibernate入门这一篇就够了

前言 本博文主要讲解介绍Hibernate框架，ORM的概念和Hibernate入门，相信你们看了就会使用Hibernate了! 什么是Hibernate框架？ Hibernate是一种ORM框架，全称为 Object_Relative DateBase-Mapping，在Java对象...

JAVAWEB开发之Hibernate详解（一）——Hibernate的框架概述、开发流程、CURD操作和核心配置与API以及Hibernate日志的使用

warn：警告，使用了不赞成使用的API、非常拙劣的使用API，几乎就是错误，其它运行时不合需要和不合预期的状态但还没必要称为错误。期望这类信息能立即显示在状态控制台上。 info：普通信息。运行时产生有意义的事件...

三大框架 之 Hibernate生成策略与缓存策略（主键生成策略、持久化、持久化类划分、一级缓存、事物管理）...

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spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip

# 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含： 中文文档：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1

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基于MATLAB的BP神经网络预测模型构建与应用

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先，通过读取Excel数据并进行预处理，如归一化处理，确保数据的一致性和有效性。接着，配置网络结构，选择合适的训练算法（如SCG），设置训练参数（如最大迭代次数、目标误差等）。然后，进行模型训练，并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后，利用测试集评估模型性能，计算均方误差（MSE）和相关系数（R²），并通过图表展示预测效果。最后，将训练好的模型保存以便后续调用，并提供了一个简单的预测函数，确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群：具有一定MATLAB基础，从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对多维数据进行预测的任务，如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统，提高预测准确性。 其他说明：文中提供了完整的代码框架和详细的注释，便于理解和修改。同时，强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项，如数据量的要求、归一化的必要性等。

tokenizers-0.22.1.jar中文-英文对照文档.zip

# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含： ***文档：【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址：【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖：【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖：【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址：【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字： tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法： 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】，再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明： ·本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； ·不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件； # Maven依赖： ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖： ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package（包）： ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class（类）： ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu

基于蒙特卡洛算法的电动汽车对IEEE 33节点电网影响的研究及应用场景分析

内容概要：本文探讨了电动汽车（EV）对IEEE 33节点电网的影响，特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性，研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括：负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析，揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制，为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标：①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力；②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略；③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明：文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析，实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。