MyEclipse使用反向工程
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!"); } } }
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); } }
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:

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AIxiv 칼럼은 본 사이트에서 학술 및 기술 콘텐츠를 게재하는 칼럼입니다. 지난 몇 년 동안 이 사이트의 AIxiv 칼럼에는 전 세계 주요 대학 및 기업의 최고 연구실을 대상으로 한 2,000개 이상의 보고서가 접수되어 학술 교류 및 보급을 효과적으로 촉진하고 있습니다. 공유하고 싶은 훌륭한 작품이 있다면 자유롭게 기여하거나 보고를 위해 연락주시기 바랍니다. 제출 이메일: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 이 논문의 저자는 모두 일리노이 대학교 Urbana-Champaign(UIUC)의 Zhang Lingming 교사 팀 출신입니다. Steven Code Repair, 박사 4년차, 연구원

AIxiv 칼럼은 본 사이트에서 학술 및 기술 콘텐츠를 게재하는 칼럼입니다. 지난 몇 년 동안 이 사이트의 AIxiv 칼럼에는 전 세계 주요 대학 및 기업의 최고 연구실을 대상으로 한 2,000개 이상의 보고서가 접수되어 학술 교류 및 보급을 효과적으로 촉진하고 있습니다. 공유하고 싶은 훌륭한 작품이 있다면 자유롭게 기여하거나 보고를 위해 연락주시기 바랍니다. 제출 이메일: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 인공 지능 개발 과정에서 LLM(대형 언어 모델)의 제어 및 안내는 항상 핵심 과제 중 하나였으며 이러한 모델이 두 가지 모두를 보장하는 것을 목표로 했습니다. 강력하고 안전하게 인간 사회에 봉사합니다. 인간 피드백(RL)을 통한 강화 학습 방법에 초점을 맞춘 초기 노력

건배! 종이 토론이 말로만 진행된다면 어떤가요? 최근 스탠포드 대학교 학생들은 arXiv 논문에 대한 질문과 의견을 직접 게시할 수 있는 arXiv 논문에 대한 공개 토론 포럼인 alphaXiv를 만들었습니다. 웹사이트 링크: https://alphaxiv.org/ 실제로 이 웹사이트를 특별히 방문할 필요는 없습니다. URL에서 arXiv를 alphaXiv로 변경하면 alphaXiv 포럼에서 해당 논문을 바로 열 수 있습니다. 논문, 문장: 오른쪽 토론 영역에서 사용자는 저자에게 논문의 아이디어와 세부 사항에 대해 질문하는 질문을 게시할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같이 논문 내용에 대해 의견을 제시할 수도 있습니다.

AI 모델이 내놓은 답변이 전혀 이해하기 어렵다면 감히 사용해 보시겠습니까? 기계 학습 시스템이 더 중요한 영역에서 사용됨에 따라 우리가 그 결과를 신뢰할 수 있는 이유와 신뢰할 수 없는 경우를 보여주는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 복잡한 시스템의 출력에 대한 신뢰를 얻는 한 가지 가능한 방법은 시스템이 인간이나 다른 신뢰할 수 있는 시스템이 읽을 수 있는 출력 해석을 생성하도록 요구하는 것입니다. 즉, 가능한 오류가 발생할 수 있는 지점까지 완전히 이해할 수 있습니다. 설립하다. 예를 들어, 사법 시스템에 대한 신뢰를 구축하기 위해 우리는 법원이 자신의 결정을 설명하고 뒷받침하는 명확하고 읽기 쉬운 서면 의견을 제공하도록 요구합니다. 대규모 언어 모델의 경우 유사한 접근 방식을 채택할 수도 있습니다. 그러나 이 접근 방식을 사용할 때는 언어 모델이 다음을 생성하는지 확인하세요.

최근 새천년 7대 과제 중 하나로 알려진 리만 가설이 새로운 돌파구를 마련했다. 리만 가설은 소수 분포의 정확한 특성과 관련된 수학에서 매우 중요한 미해결 문제입니다(소수는 1과 자기 자신으로만 나눌 수 있는 숫자이며 정수 이론에서 근본적인 역할을 합니다). 오늘날의 수학 문헌에는 리만 가설(또는 일반화된 형식)의 확립에 기초한 수학적 명제가 천 개가 넘습니다. 즉, 리만 가설과 그 일반화된 형식이 입증되면 천 개가 넘는 명제가 정리로 확립되어 수학 분야에 지대한 영향을 미칠 것이며, 리만 가설이 틀린 것으로 입증된다면, 이러한 제안의 일부도 그 효과를 잃을 것입니다. MIT 수학 교수 Larry Guth와 Oxford University의 새로운 돌파구

AIxiv 칼럼은 본 사이트에서 학술 및 기술 콘텐츠를 게재하는 칼럼입니다. 지난 몇 년 동안 이 사이트의 AIxiv 칼럼에는 전 세계 주요 대학 및 기업의 최고 연구실을 대상으로 한 2,000개 이상의 보고서가 접수되어 학술 교류 및 보급을 효과적으로 촉진하고 있습니다. 공유하고 싶은 훌륭한 작품이 있다면 자유롭게 기여하거나 보고를 위해 연락주시기 바랍니다. 제출 이메일: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 서문 최근 몇 년 동안 다양한 분야에서 MLLM(Multimodal Large Language Model)의 적용이 눈에 띄는 성공을 거두었습니다. 그러나 많은 다운스트림 작업의 기본 모델로서 현재 MLLM은 잘 알려진 Transformer 네트워크로 구성됩니다.

시계열 예측에 언어 모델을 실제로 사용할 수 있나요? Betteridge의 헤드라인 법칙(물음표로 끝나는 모든 뉴스 헤드라인은 "아니오"로 대답할 수 있음)에 따르면 대답은 아니오여야 합니다. 사실은 사실인 것 같습니다. 이렇게 강력한 LLM은 시계열 데이터를 잘 처리할 수 없습니다. 시계열, 즉 시계열은 이름에서 알 수 있듯이 시간 순서대로 배열된 데이터 포인트 시퀀스 집합을 나타냅니다. 시계열 분석은 질병 확산 예측, 소매 분석, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 중요합니다. 시계열 분석 분야에서는 최근 많은 연구자들이 LLM(Large Language Model)을 사용하여 시계열의 이상 현상을 분류, 예측 및 탐지하는 방법을 연구하고 있습니다. 이 논문에서는 텍스트의 순차적 종속성을 잘 처리하는 언어 모델이 시계열로도 일반화될 수 있다고 가정합니다.
