NHibernate教程(13)--立即加载】的更多相关文章

本节内容 引入 立即加载 实例分析 1.一对多关系实例 2.多对多关系实例 结语 引入 通过上一篇的介绍,我们知道了NHibernate中默认的加载机制--延迟加载.其本质就是使用GoF23中代理模式实现,这节我们简单分析NHibernate另一种加载机制--立即加载.我用一张图片形象的展现立即加载机制. 立即加载 顾名思义,就是立刻加载相关联对象集合,与延迟加载相反.我们可以使用三种方法来立即加载,分别是:可选的lazy属性.NHibernate提供的实用类.HQL抓取策略.下面依次用实例分析…
NHibernate 延迟加载与立即加载 (第七篇) 一.延迟加载 延迟加载可以理解为:当需要用的时候才加载. 假设我们数据库有一个Person对象,一个Country对象,其中Person属于Country,一对多关系.当我们Get()一个 Person对象的时候.并不立即把Country对象也加入来,而是当我们的代码执行到要通过Person调用Country对象的时 候,NHibernate才到数据库去查询对应的Country对象,这就叫延迟加载.相反,如果我们Get()一个Person对象…
免费Java高级资料需要自己领取,涵盖了Java.Redis.MongoDB.MySQL.Zookeeper.Spring Cloud.Dubbo高并发分布式等教程,一共30G.              传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 目录 加载 property 顺序 随机属性 命令行属性 Application 属性文件 Profile 特定属性 属性中的占位符 YAML 属性 访问属性 多 profile 配置…
从数据库加载数据 这篇我们介绍从MySQL数据库中加载数据到表格 我们使用 MySql的数据库dhtmlx_tutorial 和表contacts 示例使用的是PHP平台和dhtmlxConnector 帮助库  因为这是实现服务器端逻辑最简单的方法   数据以XML格式输出. 环境自己搭建  相信C#的朋友 从数据库获取数据转化盛XML也不是难事. 加载数据到表格: 1.找到”db.sql“文件将表导入到本地数据库 2.在codebase 文件中添加一个php文件codebase 3.下载dh…
思路:思路其实很简单,ajax执行时,会生成一个event对象,其中会包含要加载的文件的大小和当前已经加载完成部分的大小,通过这两个值即可计算出百分比 事件介绍onprogress 当浏览器正在加载媒介数据时触发onload 在onprogress事件后,加载媒介数据完毕时触发 附图一张:event对象所包含的所有值,其中total为总大小,loaded为已经加载完的大小(图中显示的为加载一张7M的图片时的progress信息) demo: <script src="http://file…
首先要安装css的loader npm install css-loader style-loader --save-dev 然后在webpack.config.js中配置如下代码 意思是先用css-loader加载css文件,再用style-loader添加在页面中 在app目录下创建component.css文件 body{ background-color: red; } 在app/index.js中引入css文件 运行npm run start命令. 可以看到我们浏览器整个背景都变成了红…
在Javascript   中应该用下方法经行编辑 <script type="text/javascript" src="js/jquery-1.12.4.min.js"></script> // 导入JQery 选择器 <script type="text/javascript"> // 下面是编辑的内容 $(function() { var $div1 = $('.div1'); $div1.css({'…
本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/c691f02b/,欢迎阅读最新内容! python keras RAdam tutorial and load custom optimizer with CustomObjectScope RAdam usage import keras import numpy as np from keras_radam import RAdam # Build toy model with RAdam optimizer model…
import tensorflow as tf from tensorflow import keras # train: 60k | test: 10k (x, y), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() x.shape y.shape # 0纯黑.255纯白 x.min(), x.max(), x.mean() x_test.shape, y_test.shape # 0-9有10种分类结果 y_onehot = tf.on…
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