配置TOMCAT6的中mysql数据库连接池

本文详细介绍如何在Tomcat服务器中配置MySQL连接池,包括将MySQL的jar包添加到lib目录,修改context.xml文件设置数据源参数,在web.xml中添加资源引用,并提供了一段Java示例代码用于获取数据库连接。

1、把mysql的jar包拷贝到tomcat中的lib文件夹中

2、在tomcat的conf文件夹中找到一个叫context.xml文件

 

<!-- The contents of this file will be loaded for each web application -->
<Context>

    <!-- Default set of monitored resources -->
    <WatchedResource>WEB-INF/web.xml</WatchedResource>
	<Resource 
	   name="jdbc/mysql"  
       auth="Container" 
       type="javax.sql.DataSource"  
       driverClassName="com.mysql.jdbc.Driver"  
       url="jdbc:mysql://localhost/数据库名称"  
       username="root"  
       password="root"  
       maxActive="10000"  
       maxIdle="30"  
       maxWait="10000" />
</Context>

 3、在你的项目中web.xml中添加

 

<resource-ref>  
    	<description>DB Connection</description>  
    	<res-ref-name>jdbc/mysql</res-ref-name>  
    	<res-type>javax.sql.DataSource</res-type>  
    	<res-auth>Container</res-auth>  
</resource-ref>

 4、好了tomcat连接池就这样配置好了,接下来获取连接

 

public class DBPoolTomcat {
	public static Connection getConnection() {
		try {
			Context initCtx = new InitialContext();
			Context envCtx = (Context) initCtx.lookup("java:comp/env");
			DataSource ds = (DataSource) envCtx.lookup("jdbc/mysql");
			Connection conn = ds.getConnection();
			return conn;
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return null;
	}
}

 5、详细参数说明!请参照http://commons.apache.org/dbcp/configuration.html

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值