在出现异常的情况下，保证数据的一致性；数据提交操作回滚至异常发生前的状态 事务管理的方式： Spring（Spring Framework 提供对事务管理的抽象接口） 支持两种事务管理方式： 编程式事务管理：...

（2）Hibernate的一级缓存，其他的一些API。 （3）Hibernate的一对多配置，Hibernate的多对多配置。 （4）Hibernate的查询的方式，优化手段，抓取策略。 2.CRM的案例 （1）什么是CRM（Customer Relationship M

hibernate课程安排 第一天：hibernate入门和基本操作 第二天：hibernate概念和api使用 第三天：hibernate配置一对多和多对多 第四天：hibernate查询操作 第一天内容简介： 1、web内容回顾 （1）javaee三层...

一直在用spring管理hibernate的事务,但是一直没太搞清楚,今天梳理一下版本问题开始使用的spring 4.2.6.release和hibernate 5.2.5.final结果启动就报错 java.lang.NoSuchMethodError: org.hibernate.Session....

一、hibernate基本使用 package com.sunyard.fico.test; import java.util.List; import org.hibernate.Query; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.SessionFactory; import org.hibernate....

什么要使用Hibernate开发你的项目呢？Hibernate的开发流程是怎么样的为什么要使用 ①.对JDBC访问数据库的代码做了封装，大大简化了数据访问层繁琐的重复性代码。  ②.Hibernate 是一个基于JDBC的主流持久化框架...

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第一部分 Hibernate是什么，它有什么作用?...它是在dao层去使用的。 对象关系映射（英语：Object Relation Mapping，简称ORM，或O/RM，或O/R mapping）。简单说，我们使用orm可以将我们的对象与我们的类...

 为了保证数据的一致性，在编程的时候往往需要引入事务这个概念。事务有4个特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。...编程式事务就是将事务处理放在程序中，而声明式事务则是通过配置文件或者注解进行操作

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Hibernate Hibernate课程安排 第一天 hibernate入门和基本操作 第二天 hibernate 概念和api使用 第三天 hibernate配置一对多和多对多 第四天 hibernate查询操作 今天内容介绍 1.web...

Hibernate单词本意是”冬眠”，是一个持久层框架，或称为ORM（Object Relational Mapping）框架，类似的还有MyBatis 用来访问数据库，做数据持久化操作 本质上是对JDBC操作进行封装，Java访问数据库的唯一方式就是...

Java高并发秒杀API(二)之Service层1. 设计前的分析 分层的必要性DAO层工作演变为:接口设计+SQL编写（不需要...一些初学者容易出现的错误，就是喜欢在DAO层进行逻辑的编写，其实DAO就是数据访问的缩写，它只进行数据的

jdbc： JDBC 的优点 干净整洁的 SQL 处理 大数据下有良好的性能 对于小应用非常好 易学的简易语法 JDBC 的缺点 大项目中使用很复杂 很大的编程成本 ...第二个问题，在关系型数据库中加载

最近学习了一点hibernate框架的知识，打算记录下来，如果存在什么不足希望多指教 Hibernate Hibernate框架的搭建 1.导包 2.创建数据库，准备表 3.书写orm元数据（对象与表的映射配置文件） 4.书写主配置文件...

1.为什么要使用Hibernate开发你的项目呢？Hibernate的开发流程是怎么样的？...他很大程度的简化DAO层的编码工作 ③.hibernate 的性能非常好，因为它是个轻量级框架。映射的灵活性很出色。它支持各种关系数...

dao层框架 操作数据库. 以面向对象的方式操作数据库. orm 思想. 对象关系映射. 通过映射文件配置对象与数据库中表的关系. 3.hibernate框架搭建 导包 required+驱动包 准备实体类 以及 orm元数据 ...

Hibernate 全自动全映射ORM框架，旨在消除sql，是一个持久层的ORM框架 1）、基础概念 DAO(Data Accessor Object)：实现数据访问和业务逻辑分离 POIO(Plain Ordinary Java Object)：不包含业务逻辑代码的值对象 PO：...

1.为什么要使用Hibernate开发你的项目呢？Hibernate的开发流程是怎么样的？ 为什么要使用 ①.对JDBC访问数据库的代码做了封装，大大简化了数据访问层繁琐的重复性代码。  ②.Hibernate 是一个基于JDBC的主流...

Hibernate 学习详解 Hibernate简介 Hibernate框架 简介 Hibernate 是数据持久化框架之一，也是一个开发源代码的ORM(对象关系映射) 解决方案; Hibernate 内部封装了通过JDBC 访问数据库的操作, 创始人：Gavin King...

一：hibernate（是一个开源的轻量级（就是不需要依赖其他就可以运行）框架）是应用在dao层（持久化层）的一个框架，是对数据库的crud操作（就是增删改查操作），就是对jdbc进行的封装，不在写复杂的SQL语句，只需要...

在dao层里面做对数据库crud操作，使用hibernate实现crud操作，hibernate底层代码就是jdbc，hibernate对jdbc进行封装，使用hibernate好处，不需要写复杂jdbc代码了， 不需要写sql语句实现 什么是orm思想（重点） ...

在dao层路面对数据库进行crud操作的，使用hibernate实现，hibernate在底层代码就是jdbc，hibernate对jdbc就行封装，使用hibernate好处，就是不需要写复杂的jdbc代码 hebernate是轻量级的框架 orm思想： 让实体...

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

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首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

本套Java视频完全针对初级学员，课堂实录，自发布以来，好评如潮！Java视频中注重与学生互动，讲授幽默诙谐、细致入微，覆盖Java基础所有核心知识点，同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时，本Java视频教程注重技术原理剖析，深入JDK源码，辅以代码实战贯穿始终，用实践驱动理论，并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习，使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。