一个实体类集合，每个实体类有子集合这个字段，怎么递归让集合里的实体类的子集合都添加上自己的子类

假设实体类为Entity，子集合字段为children，可以使用递归函数来实现：

public void addChildrenToAllEntities(List<Entity> entityList) {
    for (Entity entity : entityList) {
        List<Entity> children = entity.getChildren();
        if (children != null && !children.isEmpty()) {
            addChildrenToAllEntities(children);
            entityList.addAll(children);
        }
    }
}

这个函数首先遍历实体类集合，对于每个实体类，如果它有子集合，就递归调用函数把子集合里的所有实体类的子集合也添加上，然后把子集合中的实体类都添加到实体类集合中。这样就可以保证实体类集合里的所有实体类都包含了它们的子集合。

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一个一对多的实体映射 mysql配置文件中应该是什么

在 MySQL 数据库中，一对多的实体映射可以通过外键来实现。在使用 Java 应用程序访问 MySQL 数据库时，我们需要在配置文件中定义实体对象和数据库表之间的映射关系，以便于使用 ORM 框架将数据从数据库中读取到 Java 对象中。

以下是一个一对多的实体映射在 MySQL 配置文件中的示例：

<class name="com.example.Parent" table="parent">
  <id name="id" column="id">
    <generator class="native"/>
  </id>
  <property name="name" column="name"/>
  <set name="children" cascade="all">
    <key column="parent_id"/>
    <one-to-many class="com.example.Child"/>
  </set>
</class>

<class name="com.example.Child" table="child">
  <id name="id" column="id">
    <generator class="native"/>
  </id>
  <property name="name" column="name"/>
  <many-to-one name="parent" class="com.example.Parent" column="parent_id"/>
</class>

在这个示例中，我们定义了两个实体类：Parent 和 Child。在 Parent 类对应的映射文件中，我们首先定义了 id 和 name 两个属性的映射，然后定义了一个 children 属性，它对应了一个子实体集合。使用 set 元素来定义集合属性，通过 key 元素来指定外键的列名，使用 one-to-many 元素来定义子实体的映射关系。

在 Child 类对应的映射文件中，我们首先定义了 id 和 name 两个属性的映射，然后定义了一个 parent 属性，它对应了一个父实体。使用 many-to-one 元素来定义多对一的映射关系，通过 column 元素来指定外键的列名。

通过上述的映射配置，我们就可以使用 ORM 框架来将数据从 MySQL 数据库中读取到 Java 对象中，并且可以方便地进行一对多的实体映射。

基于给定的暴雨洪涝中文语料库，利用已人工标注的样本作为训练集合测试集，基于深度学习和预训练模型，编程实现暴雨洪涝中文文本中的发生时间和发生地点两类实体的识别和抽取。

这个任务需要进行文本分类和实体识别两个子任务，其中实体识别又可以细分为时间和地点两个子任务。下面是一个简单的基于深度学习和预训练模型的实现思路：

1. 数据预处理：将给定的暴雨洪涝中文语料库分成训练集和测试集，并将已人工标注的样本转换成适合训练的格式。

2. 选择合适的预训练模型：可以选择一些已经在大规模中文语料上预训练的模型，如BERT、RoBERTa等。

3. 文本分类：使用预训练模型对文本进行编码，然后加入全连接层进行分类。这里的分类指的是判断文本中是否存在发生时间和发生地点两类实体。

4. 实体识别：对于分类为存在实体的文本，进一步进行实体识别。可以使用预训练模型加上一些额外的层来进行序列标注，标注出时间和地点两个实体的位置。

5. 训练和评估：使用训练集来训练模型，并在测试集上进行评估。可以使用一些指标如精确率、召回率、F1值来评估模型的性能。

需要注意的是，该任务涉及到的技术较为复杂，需要较为丰富的自然语言处理和深度学习经验。同时，需要有足够的语料来训练和评估模型。