Java持久化API入门指南:概念与实战

需积分: 0 1 下载量 54 浏览量 更新于2024-07-21 收藏 736KB PDF 举报
《Java持久化API迷你书》是一本由赫伯特·科埃略·博隆·基奥图佐格洛编写的专业指南,针对Java Persistence API (JPA) 提供深入浅出的介绍和实用教程。JPA是Java平台的标准ORM(对象关系映射)解决方案,它允许开发者将Java对象与数据库操作无缝集成,简化了数据库访问和管理。 该迷你书籍的目的是为了帮助读者理解JPA的创建背景和核心概念。主要内容包括: 1. **JPA的诞生原因**:书中探讨了推动JPA发展的关键因素,可能涉及Java社区对传统JDBC编程模式的挑战和对更高级别抽象的需求。 2. **JPA简介及实现**:解释了JPA是什么,以及它是如何工作的,同时区分了JPA规范与具体的实现,如Hibernate、EclipseLink等。 3. **persistence.xml文件**:这是配置JPA的关键文件,详细介绍了其用途,以及如何配置实体类、连接池、持久化单位等设置。 4. **实体定义**:讨论了逻辑和物理注解在定义实体时的作用,比如@Entity、@Table等,解释了它们如何映射到数据库表。 5. **ID生成策略**:涵盖了不同类型的ID生成方法,如Identity(基于主键自动增长)、Sequence(序列生成)以及TableGenerator(基于表生成)和Auto(自动策略),以及复合键的处理方式。 6. **嵌入式对象和复杂键**:介绍了如何使用@IdClass和@Embeddable来处理复合键,以及如何处理嵌套的对象关系。 7. **实体管理器获取**:讲解了如何在应用程序中正确地获取和使用EntityManager,这是与数据库进行交互的核心工具。 8. **多表映射**:讨论了如何在一个实体中关联两个或多个表,涉及MappedSuperclass、SingleTable、Joined和TablePerConcreteClass等不同的映射策略及其优缺点。 9. **一对一关系**:包括了单向和双向关联(Unidirectional和Bidirectional)的处理方法。 《Java持久化API迷你书》适合Java开发者快速入门JPA,或者希望深化理解JPA实践的人员阅读,通过丰富的示例和清晰的讲解,帮助他们提高在实际项目中的持久化编程效率。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行