org.hibernate.cfg.ImprovedNamingStrategy实现的
hibernate配置
protected static String addUnderscores(String name) {
StringBuffer buf = new StringBuffer( name.replace('.', '_') );
for (int i=1; i<buf.length()-1; i++) {
if (
Character.isLowerCase( buf.charAt(i-1) ) &&
Character.isUpperCase( buf.charAt(i) ) &&
Character.isLowerCase( buf.charAt(i+1) )
) {
buf.insert(i++, '_');
}
}
return buf.toString().toLowerCase();
}
public String collectionTableName(
String ownerEntity, String ownerEntityTable, String associatedEntity, String associatedEntityTable,
String propertyName
) {
return tableName( ownerEntityTable + '_' + propertyToColumnName(propertyName) );
}
而这个[code="java"]
public class TableNamePrefixNamingStrategy extends ImprovedNamingStrategy {
private static final String DEFAULT_PREFIX = "T_";
protected static String addUnderscores(String name) {
return DEFAULT_PREFIX + ImprovedNamingStrategy.addUnderscores(name);
}
@Override
public String classToTableName(String className) {
return addUnderscores(className);
}
@Override
public String tableName(String tableName) {
return addUnderscores(tableName);
}
}
[/code]
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YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。 本课程的YOLOv3使用Darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请持续关注该系列的其它课程视频，包括： 《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》 《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习！
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