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    Hibernate【inverse和cascade属性】知识要点

    我们来看个例子: 如果在保存对象的时候,没有把相关的对象也一并保存进数据,会出现错误。...因为它会发现dept是有外键的,而外键又是一个对象来保存着,这个对象在数据表中并没有存在,因此会抛出异常 //创建对象 Dept dept = new Dept();...这里写图片描述 如果我们在dept中设置了级联保存,那么Hibernate就会知道:保存dept的数据时,发现dept了外键,也把dept外键的对象保存在数据之中 添加一个dept对象 //添加一个dept对象 session.save(dept); 如果我们单单设置了inverse属性为true,那么数据中肯定是不能维护关联关系的...【这里我们已经测试了】 但是呢,现在也设置了级联保存,级联保存是否可以让该对象相关的关联关系一并保存在数据中的。

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    NHibernate中关于Inverse的理解和使用

    在项目中NHibernate进行ORMapping,操作数据变得非常简单,但是NHibernate中有很多特性不是很容易理解,比如Inverse这个功能就是其中的一个。...在使用NHibernate进行数据操作的时候,比如数据插入的时候,经常用到级联功能,比如最常见的就是一个订单对应多个明细行,在保存订单时只需要Save订单对象即可,订单下的所有明细行会级联保存。...SQL语句上可以看到明细的区别,在默认Inverse为false的情况下,在保存OrderItem时,其数据的字段OrderId是设为null,然后再将Order的Id重新Update到OrderItem...以上都是插入过程,接下来还要进行外键更新操作,保证数据中的外键与对象中Department中设置的Users保持一致,所以Update每个User表即可。...从数据模型来说,这个不合理啊! 所以一般建议在Mapping时设置Inverse为True。对应的,在Code中也需要设置OrderItem对Order的引用。

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    3 Spark机器学习 spark MLlib 矩阵向量、矩阵运算Breeze-1

    机器学习里矩阵是必不可少的,无论Python、Java能做机器学习的语言,都会提供比较优质的矩阵。 spark mllib中提供的矩阵是Breeze,可以简单看看Breeze的情况。...ScalaNLP是一套机器学习和数值计算的,主要是关于科学计算、机器学习和自然语言处理(NLP)的,里面包含三个,Breeze、Epic和Puck。...其中Breeze是机器学习和数值计算,Epic是一种高性能统计分析器和结构化预测,Puck是一个快速GPU加速解析器。 本篇就是来看看Breeze的用法。...2 Breeze访问矩阵元素 前面是各种方式创建矩阵和向量的代码,这里来看看如何访问元素。...、调整形状、连接矩阵等。

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    Python常用Numpy进行矩阵运算详解

    Numpy支持大量的维度数组和矩阵运算,对数组运算提供了大量的数学函数! Numpy比Python列表更具优势,其中一个优势便是速度。...Numpy的另一个强大功能是具有可以表示向量和矩阵的多维数组数据结构。Numpy对矩阵运算进行了优化,使我们能够高效地执行线性代数运算,使其非常适合解决机器学习问题。...array_normal, axis=1) 数组唯一元素 Numpy.unique(参数 1:a,数组;参数 2:return_index=True/False,新列表元素在旧列表中的位置;参数 3:return_inverse...array_normal, return_counts=True)) print("提取唯一元素", np.unique(array_normal, return_index=True, return_inverse...矩阵垂直拼接(前提两个两个矩阵列数相同,行数随意):vstack(参数:tuple) v1 = [[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10, 11]] v2 = [[

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    【每周一】- sprs - 用Rust实现的稀疏矩阵

    sprs是用纯Rust实现的部分稀疏矩阵数据结构和线性代数算法 特性 结构 矩阵 三元组矩阵 稀疏向量 运算 稀疏矩阵 / 稀疏向量积 稀疏矩阵 / 稀疏矩阵积 稀疏矩阵 / 稀疏矩阵加法,减法 稀疏向量.../ 稀疏向量加法,减法,点积 稀疏 / 稠密矩阵运算 算法 压缩稀疏矩阵的外部迭代器 稀疏向量迭代 稀疏向量联合非零迭代 简单的稀疏矩阵Cholesky分解 (需要选择接受 LGPL 许可) 等式右侧为稠密矩阵或向量情况下的稀疏矩阵解三角方程组...示例 矩阵创建 use sprs::TriMat; let mut a = TriMat::new((4, 4)); a.add_triplet(0, 0, 3.0_f64); a.add_triplet...(1, 2, 2.0); a.add_triplet(3, 0, -2.0); // 这个矩阵类型不允许进行计算,需要 // 转换为兼容的稀疏矩阵类型,例如 let b = a.to_csr();...用更高效直接的稀疏矩阵生成器来构建矩阵 use sprs::{CsMat, CsMatOwned, CsVec}; let eye : CsMatOwned = CsMat::eye(

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