MyEclipse使用反向工程

Jun 07, 2016 pm 04:02 PM
myeclipse 使用 逆行する プロジェクト

在使用Hibernate进行数据库操作时在代码编写方面确实大大减少了工作量,但是需要编写大量的XML文档,所幸MyEclipse提供了一种反向工程来快速构建XML文档。 本文章中数据库使用Oracle、MyEclipse使用2014版 下面首先看数据库,这里仅以一个Login表为示例,表

在使用Hibernate进行数据库操作时在代码编写方面确实大大减少了工作量,但是需要编写大量的XML文档,所幸MyEclipse提供了一种反向工程来快速构建XML文档。

本文章中数据库使用Oracle、MyEclipse使用2014版

下面首先看数据库,这里仅以一个Login表为示例,表中有三个字段,id(主键)、username、password。

\

数据库建立完成后,打开MyEclipse。然后依次点击window-->Open Perspective-->MyEcplise Hibernate

\

然后在右侧DB Browser中右击选择New后弹出以下窗体

\

然后填入相应的内容,首先选择相应的Driver Template,本示例中选择Oracle(Thin Driver),Driver Name是自己命名的连接名,例如MyConn,填入数据库相应的URL还有用户名和密码,然后在Driver JARs中选择相应的数据库驱动,然后点击Finish。如下:

\

这时在右侧的DB Browser中出现名为MyConn的数据库连接。

\

然后在MyConn上右击选择Open Connection,在弹出的窗体中填入密码即可

\

这是在MyConn中按级展开即可找到要映射的数据表。

\

然后新建一个java项目或者web项目,这里以java项目为例,创建名为HibernateTest的java项目,并建立后相应的包结构。

\

然后在HibernateTest项目上右击,依次选择MyEclipse-->Project Facets-->install Hibernate Facet然后选择相应的运行环境。

\

然后为生成的hibernate.cfg.xml和sessionfactory指定相应的位置

\

然后选择相应的连接,这里直接使用前面建立的MyConn即可。

\

这时在HibernateTest中自动生成一个hibernate.cfg.xml文档和一个HibernateSessionFactory.java文件

然后在DB Browser中找到需要映射的表,右击选择Hibernate Reverse Engineering……

\

然后根据弹出的窗体选择生成POJO类的存放位置,以及是否生成*.hbm.xml文件等。

\

这时在entity包下生成该映射文件以及POJO类,然后我们写一个保存的方法对其进行测试,具体代码如下:

package dao;

import org.hibernate.HibernateException;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transaction;

import sessionfactory.HibernateSessionFactory;
import entity.Login;

public class BaseDao {
	public void save(Login login) {
		Session session = HibernateSessionFactory.getSession();
		Transaction tran = null;
		try {
			tran = session.beginTransaction();
			session.save(login);
			tran.commit();
			System.out.println("添加成功!");
		} catch (HibernateException e) {
			tran.rollback();
			System.out.println("插入失败!");
		}
	}
}
ログイン後にコピー

然后在主方法中对该类进行调用,如下:

package test;

import java.math.BigDecimal;

import dao.BaseDao;
import entity.Login;

public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		BaseDao bd = new BaseDao();
		Login login = new Login(new BigDecimal(1), "小刚", "12345678");
		bd.save(login);
	}
}
ログイン後にコピー

这时在控制台打印输出:添加成功!

然后看一下数据库中是否插入数据:

\

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ControlNet の作者がまたヒット作を出しました!写真から絵画を生成し、2 日間で 1.4,000 個のスターを獲得する全プロセス ControlNet の作者がまたヒット作を出しました!写真から絵画を生成し、2 日間で 1.4,000 個のスターを獲得する全プロセス Jul 17, 2024 am 01:56 AM

これも Tusheng のビデオですが、PaintsUndo は別の道を歩んでいます。 ControlNet 作者 LvminZhang が再び生き始めました!今回は絵画の分野を目指します。新しいプロジェクト PaintsUndo は、開始されて間もなく 1.4kstar を獲得しました (まだ異常なほど上昇しています)。プロジェクトアドレス: https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO このプロジェクトを通じて、ユーザーが静止画像を入力すると、PaintsUndo が線画から完成品までのペイントプロセス全体のビデオを自動的に生成するのに役立ちます。 。描画プロセス中の線の変化は驚くべきもので、最終的なビデオ結果は元の画像と非常によく似ています。完成した描画を見てみましょう。

オープンソース AI ソフトウェア エンジニアのリストのトップに立つ UIUC のエージェントレス ソリューションは、SWE ベンチの実際のプログラミングの問題を簡単に解決します オープンソース AI ソフトウェア エンジニアのリストのトップに立つ UIUC のエージェントレス ソリューションは、SWE ベンチの実際のプログラミングの問題を簡単に解決します Jul 17, 2024 pm 10:02 PM

AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com この論文の著者は全員、イリノイ大学アーバナ シャンペーン校 (UIUC) の Zhang Lingming 教師のチームのメンバーです。博士課程4年、研究者

RLHF から DPO、TDPO に至るまで、大規模なモデル アライメント アルゴリズムはすでに「トークンレベル」になっています RLHF から DPO、TDPO に至るまで、大規模なモデル アライメント アルゴリズムはすでに「トークンレベル」になっています Jun 24, 2024 pm 03:04 PM

AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 人工知能の開発プロセスにおいて、大規模言語モデル (LLM) の制御とガイダンスは常に中心的な課題の 1 つであり、これらのモデルが両方とも確実に機能することを目指しています。強力かつ安全に人類社会に貢献します。初期の取り組みは人間のフィードバックによる強化学習手法に焦点を当てていました (RL

arXiv 論文は「弾幕」として投稿可能、スタンフォード alphaXiv ディスカッション プラットフォームはオンライン、LeCun は気に入っています arXiv 論文は「弾幕」として投稿可能、スタンフォード alphaXiv ディスカッション プラットフォームはオンライン、LeCun は気に入っています Aug 01, 2024 pm 05:18 PM

乾杯!紙面でのディスカッションが言葉だけになると、どんな感じになるでしょうか?最近、スタンフォード大学の学生が、arXiv 論文のオープン ディスカッション フォーラムである alphaXiv を作成しました。このフォーラムでは、arXiv 論文に直接質問やコメントを投稿できます。 Web サイトのリンク: https://alphaxiv.org/ 実際、URL の arXiv を alphaXiv に変更するだけで、alphaXiv フォーラムの対応する論文を直接開くことができます。この Web サイトにアクセスする必要はありません。その中の段落を正確に見つけることができます。論文、文: 右側のディスカッション エリアでは、ユーザーは論文のアイデアや詳細について著者に尋ねる質問を投稿できます。たとえば、次のような論文の内容についてコメントすることもできます。

OpenAI Super Alignment チームの遺作: 2 つの大きなモデルがゲームをプレイし、出力がより理解しやすくなる OpenAI Super Alignment チームの遺作: 2 つの大きなモデルがゲームをプレイし、出力がより理解しやすくなる Jul 19, 2024 am 01:29 AM

AIモデルによって与えられた答えがまったく理解できない場合、あなたはそれをあえて使用しますか?機械学習システムがより重要な分野で使用されるにつれて、なぜその出力を信頼できるのか、またどのような場合に信頼してはいけないのかを実証することがますます重要になっています。複雑なシステムの出力に対する信頼を得る方法の 1 つは、人間または他の信頼できるシステムが読み取れる、つまり、考えられるエラーが発生する可能性がある点まで完全に理解できる、その出力の解釈を生成することをシステムに要求することです。見つかった。たとえば、司法制度に対する信頼を築くために、裁判所に対し、決定を説明し裏付ける明確で読みやすい書面による意見を提供することを求めています。大規模な言語モデルの場合も、同様のアプローチを採用できます。ただし、このアプローチを採用する場合は、言語モデルが

リーマン予想の大きな進歩!陶哲軒氏はMITとオックスフォードの新しい論文を強く推薦し、37歳のフィールズ賞受賞者も参加した リーマン予想の大きな進歩!陶哲軒氏はMITとオックスフォードの新しい論文を強く推薦し、37歳のフィールズ賞受賞者も参加した Aug 05, 2024 pm 03:32 PM

最近、2000年代の7大問題の一つとして知られるリーマン予想が新たなブレークスルーを達成した。リーマン予想は、数学における非常に重要な未解決の問題であり、素数の分布の正確な性質に関連しています (素数とは、1 とそれ自身でのみ割り切れる数であり、整数論において基本的な役割を果たします)。今日の数学文献には、リーマン予想 (またはその一般化された形式) の確立に基づいた 1,000 を超える数学的命題があります。言い換えれば、リーマン予想とその一般化された形式が証明されれば、これらの 1,000 を超える命題が定理として確立され、数学の分野に重大な影響を与えることになります。これらの命題の一部も有効性を失います。 MIT数学教授ラリー・ガスとオックスフォード大学から新たな進歩がもたらされる

最初の Mamba ベースの MLLM が登場しました!モデルの重み、トレーニング コードなどはすべてオープンソースです 最初の Mamba ベースの MLLM が登場しました!モデルの重み、トレーニング コードなどはすべてオープンソースです Jul 17, 2024 am 02:46 AM

AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。はじめに 近年、さまざまな分野でマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の適用が目覚ましい成功を収めています。ただし、多くの下流タスクの基本モデルとして、現在の MLLM はよく知られた Transformer ネットワークで構成されています。

LLM は時系列予測にはあまり適していません。推論機能も使用しません。 LLM は時系列予測にはあまり適していません。推論機能も使用しません。 Jul 15, 2024 pm 03:59 PM

言語モデルは本当に時系列予測に使用できるのでしょうか?ベタリッジの見出しの法則 (疑問符で終わるニュース見出しは「いいえ」と答えることができます) によれば、答えは「いいえ」であるはずです。このような強力な LLM は時系列データを適切に処理できないという事実は真実のようです。時系列、つまり時系列とは、その名の通り、時間順に並べられた一連のデータ点のことを指します。時系列分析は、病気の蔓延予測、小売分析、ヘルスケア、金融などの多くの分野で重要です。時系列分析の分野では、多くの研究者が最近、大規模言語モデル (LLM) を使用して時系列の異常を分類、予測、検出する方法を研究しています。これらの論文では、テキスト内の逐次依存関係の処理に優れた言語モデルは時系列にも一般化できると想定しています。

See all articles