关于SSH整合后，启动Myeclipse读取缓存注意事项

最新推荐文章于 2021-02-05 09:40:11 发布
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#Myeclipse #SSH #Hibernate

本文介绍了一个在使用MyEclipse时遇到的问题：Hibernate读取数据库信息时出现停滞现象。经排查发现，若类文件或Jar包中存在断点，则系统将停留在断点处不再继续读取配置文件。解决办法是清除类文件或Jar包中的所有断点。

今天启动MyEclipse后，当Hibernate读取数据库信息的时候停滞不前，后来发现如果类文件中或者Jar包中有断点的话，系统会先读到断点处，如果不做处理就不会继续读取配置文件中其他的信息，所以下次发下读取不了的时候 记得清除项目中类文件或者Jar包中的断点即可启动

maven 整合ssh之一
04-11
总之，"Maven 整合SSH之一" 是一个关于如何在Java Web开发中使用Maven进行项目构建，同时集成Spring、Struts2和Hibernate三个框架的过程。这一过程涉及到了Maven的依赖管理、Spring的DI和AOP、Struts2的MVC设计以及...
SSH框架整合
07-20
SSH框架整合是Java Web开发中常见的技术栈组合，由Spring、Struts2和Hibernate三个开源框架组成。这三个框架分别负责不同的职责：Spring作为核心容器管理依赖注入和事务处理，Struts2负责表现层的MVC设计，而...
SSH开发框架中，实现系统启动加载类，读取数据库常用数据进入内存，利用Spring托管，并完成reload功能...
我是传奇
07-11 228
各位看官，请做好心理准备，这个帖子会很长，因为小弟已经做好写很长的准备。 现在说一下需求，这次的项目是做一个水产养殖相关的项目，系统开启以后很多地方要用到数据库里的字典数据，比如部门表，养殖对象表，这些数据是可变的，但是变化频率很小，所有每次用到的时候都去数据库取数据很明显的是对资源的浪费，所以想按照以前的方法把数据从数据库里读取出来，放到内存，每次用到的时候直接去内存找就可以了。想法应该是...
ssh 启动服务时加载数据
ytlizhen1的专栏
08-28 483
public void contextInitialized(ServletContextEvent sce) { ApplicationContext ac = WebApplicationContextUtils .getWebApplicationContext(sce.getServletContext()); SysConfigDAO sysConfigDAO = (SysConfi
Tomcat服务器自动加载监听程序
承影
06-02 8505
最近用到在Tomcat服务器启动时自动加载数据到缓存，这就需要创建一个自定义的缓存监听器并实现ServletContextListener接口，并且在此自定义监听器中需要用到Spring的依赖注入功能.在web.xml文件中监听器配置如下:   Xml代码   listener>           listener-class>
启动加载缓存
java20150326的博客
04-04 925
1.web.xml引入 <servlet> <servlet-name>InitServlet</servlet-name> <servlet-class>com.hxy.sys.servelt.InitServlet</servlet-class> <load-on-startup>1<...
微信小程序后mysql交互ssh_微信小程序前端与myeclipse的数据交换过程（SSH）
weixin_35271253的博客
02-05 581
这是我个人探究微信小程序前端与后端之间的数据交换的过程，再结合个人所学的SSH框架，编程工具用myEclipse2014工具。当然，前提是后台的项目要部署到tomcat服务器上才行，然后总结了从后台获取数据和从前端读取数据存放到数据库的两个过程，大家可以参考、学习一下，看代码：首先，在微信小程序的界面中，先设两个按钮：如下图所示：代码如下：点击发起请求姓名：{{item}}提交请求然后，在js文件...
SSH整合jBPM4.3要注意
wjw371125的博客
07-08 217
SSH整合jBPM4.3要注意的几个问题 你要用jBPM4.3，首先至少你要了解 1.UML2.0的活动图（因为jBPM是Activity Diagram模型） 2.Hibernate（因为jBPM集成了Hibernate作为引擎的持久框架） 当然最重要的是你对工作流的系统结构有初步的了解。 具体指引请参考 用户手册和开发手册，这里只是一些简单补充。 一、jBPM4.3...
ssh几个bug整合集(一)
alizhuana的博客
01-29 576
ssh整合bug   异常: Org.hibernate.lazyinitializationException:could not initialize proxy –no session 这是延迟加载的一个问题，主要原因是service层在开启事务后经过Dao的查询的对象是代理的对象且没有实际参数，只有在使用时才会帮我初始化对象。此时事务提交后session被销
SSH整合jBPM4.3要注意的几个问题
alimama
01-11 199
你要用jBPM4.3，首先至少你要了解 1.UML2.0的活动图（因为jBPM是Activity Diagram模型） 2.Hibernate（因为jBPM集成了Hibernate作为引擎的持久框架） 当然最重要的是你对工作流的系统结构有初步的了解。 具体指引请参考 用户手册和开发手册，这里只是一些简单补充。 [b]一、jBPM4.3下载[/b] sourceforge下载 [u...
SSH整合
JAVAZHICHIZHE的专栏
07-30 1856
SSH框架在Myeclipse中整合实例详解
在SSH框架中，Hibernate负责处理数据持久层的任务，包括与数据库的交互、数据的CRUD操作（创建、读取、更新、删除）以及缓存管理等。 ### 环境搭建与配置 在本例中，软件环境由MyEclipse、JDK 1.6、Tomcat 6.0和...
MyEclipse实现SSH与Oracle数据库的增删改查操作
在本篇文档中，我们将深入探讨如何在MyEclipse开发环境中使用SSH（Spring, Struts, Hibernate）框架连接到Oracle数据库，并实现对数据库数据的基本增删改查操作。同时，我们将涉及到一个数据库脚本的使用，该脚本...
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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