mybatis_user_guide(8) 日志

本文介绍MyBatis内置日志工厂的配置方法,包括如何选择日志实现工具、配置不同级别的日志输出以及对包、类、命名空间和全限定语句进行日志记录。

【0】README

1)本文全文总结于 http://www.mybatis.org/mybatis-3/zh/logging.html

2)Mybatis内置的日志工厂提供日志功能,具体的日志实现有以下几种工具:

  • SLF4J
  • Apache Commons Logging
  • Log4j 2
  • Log4j
  • JDK logging

3)具体选择哪个日志实现工具由MyBatis的内置日志工厂确定。它会使用最先找到的(按上文列举的顺序查找)。 如果一个都未找到,日志功能就会被禁用。(干货—— 如果一个都未找到,日志功能就会被禁用)


【1】Logging

1)problem+solutions:

1.1)problem:不少应用服务器的classpath中已经包含Commons Logging,如Tomcat和WebShpere, 所以MyBatis会把它作为具体的日志实现。记住这点非常重要。这将意味着,在诸如 WebSphere的环境中——WebSphere提供了Commons Logging的私有实现,你的Log4J配置将被忽略。(因Commons Logging已经存 在了,按照优先级顺序,Log4J自然就被忽略了)

1.2)solutions:如果你的应用部署在一个包含Commons Logging的环境, 而你又想用其他的日志框架,你可以通过在MyBatis的配置文件mybatis-config.xml里面添加一项setting(配置)来选择一个不同的日志实现。

<configuration>
  <settings>
    ...
    <setting name="logImpl" value="LOG4J"/>
    ...
  </settings>
</configuration><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-size: 18px; font-family: Monaco, Menlo, Consolas, 'Courier New', monospace; line-height: 24px; background-color: inherit;">      </span>

对以上代码的分析(Analysis):

A1) logImpl可选的值有:SLF4J、LOG4J、LOG4J2、JDK_LOGGING、COMMONS_LOGGING、STDOUT_LOGGING、NO_LOGGING 或者是实现了接口org.apache.ibatis.logging.Log的类的完全限定类名, 并且这个类的构造函数需要是以一个字符串(String类型)为参数的。

A2)你根据需要调用如下的某一方法:

org.apache.ibatis.logging.LogFactory.useSlf4jLogging();
org.apache.ibatis.logging.LogFactory.useLog4JLogging();
org.apache.ibatis.logging.LogFactory.useJdkLogging();
org.apache.ibatis.logging.LogFactory.useCommonsLogging();
org.apache.ibatis.logging.LogFactory.useStdOutLogging();

Attention) 如果的确需要调用以上的某个方法,请在其他所有MyBatis方法之前调用它。另外,只有在相应日志实现中存在 的前提下,调用对应的方法才是有意义的,否则MyBatis一概忽略。如你环境中并不存在Log4J,你却调用了 相应的方法,MyBatis就会忽略这一调用,代之默认的查找顺序查找日志实现。


【2】Logging Configuration
1)intro: MyBatis可以对包、类、命名空间和全限定的语句记录日志。(干货——MyBatis可以对包、类、命名空间和全限定的语句记录日志
2)如何配置日志
step1)添加 Log4J 的 jar 包: 因为采用Log4J,要确保在应用中对应的jar包是可用的。要满足这一点,只要将jar包添加到应用的classpath中即可。 Log4J的jar包可以从上面的链接中下载。具体而言,对于web或企业应用,需要将log4j.jar 添加到WEB-INF/lib 目录; 对于独立应用, 可以将它添加到jvm的 -classpath启动参数中。
step2)配置Log4J: 配置Log4J比较简单, 比如需要记录这个mapper接口的日志:
package org.mybatis.example;
public interface BlogMapper {
  @Select("SELECT * FROM blog WHERE id = #{id}")
  Blog selectBlog(int id);
}
step2.1)只要在应用的classpath中创建一个名称为log4j.properties的文件, 文件的具体内容如下:
# Global logging configuration
log4j.rootLogger=ERROR, stdout
# MyBatis logging configuration...
log4j.logger.org.mybatis.example.BlogMapper=TRACE
# Console output...
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p [%t] - %m%n
对以上代码的 分析(Analysis):添加以上配置后,Log4J就会把   org.mybatis.example.BlogMapper  的详细执行日志记录下来,对于应用中的其它类则仅仅记录错误信息。 (干货——以上分析的是 MyBatis 对 类级别的日志记录配置)

【2.1】对语句级别记录日志
log4j.logger.org.mybatis.example.BlogMapper.selectBlog=TRACE
【2.2】对包级别记录日志
log4j.logger.org.mybatis.example=TRACE
【3】问题
1)problem+solutions:
1.1)problem:某些查询可能会返回大量的数据,只想记录其执行的SQL语句该怎么办?
1.2)solutions:为此,Mybatis中SQL语 句的日志级别被设为DEBUG(JDK Logging中为FINE),结果日志的级别为TRACE(JDK Logging中为FINER)。所以,只要将日志级别调整为DEBUG即可达到目的:
log4j.logger.org.mybatis.example=DEBUG

2)problem+solutions:
2.1)problem:要记录日志的是类似下面的mapper文件而不是mapper接口又该怎么呢?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper
  PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN"
  "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="org.mybatis.example.BlogMapper">
  <select id="selectBlog" resultType="Blog">
    select * from Blog where id = #{id}
  </select>
</mapper>
2.2)solutions:对这个文件记录日志,只要对命名空间增加日志记录功能即可:
log4j.logger.org.mybatis.example.BlogMapper=TRACE
2.3)solutions: 进一步,要记录具体语句的日志可以这样做:
log4j.logger.org.mybatis.example.BlogMapper.selectBlog=TRACE
Conclusion)  看到了吧,两种配置没差别!  配置文件 log4j.properties 的余下内容是针对日志格式的,这一内容已经超出本 文档范围。关于Log4J的更多内容,可以参考Log4J的网站。


### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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