Mybatis3+Spring3集成测试

本文通过一个实例展示了MyBatis与Spring的集成开发过程,包括包结构展示与重点部分实现,涉及测试类、业务逻辑实现类及DAO实现类的详细解析。

一、简介

二、包结构展示

三、重点部分实现

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一、简介

     因为大家对mybatis不是很熟悉,这里通过一个简单的实例展示一下,mybatis和spring集成后的开发过程。

二、包结构展示


 

三、重点部分实现

 

测试类:UserServiceTest

 

@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)
@ContextConfiguration(locations = { "classpath*:applicationContext-test.xml" })
public class UserServiceTest {

    private UserService userService;

    @Resource(name = "userService")
    public void setUserService(UserService userService) {
	this.userService = userService;
    }
        @Test
    public void testSaveUser() {
	User user = new User();
	user.setId(2);
	user.setAge(2);
	user.setUsername("张海兵");
	
	userService.saveUser(user);
    }
}

 

业务逻辑实现类:UserServiceImpl.java

 

@Component("userService")
public class UserServiceImpl implements UserService {

    private UserDao userDao;

    @Resource(name="userDao")
    public void setUserDao(UserDao userDao) {
	this.userDao = userDao;
    }

    @Override
    public void saveUser(User user) {
	userDao.save(user);
    }

 

 DAO实现类:

@Component("userDao")
public class UserDaoImpl implements UserDao {

    @Resource(name="userMapper")
    private UserMapper userMapper;

    @Override
    public void save(User user) {
	userMapper.save(user);
	System.out.println(user.getUsername() + " save successful!");
    }

 

配置文件:UserMapper.xml

<!-- Mapper文件最好放在与Dao接口同一目次下 -->
<mapper namespace="com.pb.mybatis.mapper.UserMapper">

	<!-- 定义要操纵的SQL语句 -->
	<insert id="save" parameterType="com.pb.mybatis.entity.User">
		INSERT INTO user(id,age,gender,username,password,mail,nickname,site)
		VALUES(#{id},#{age},#{gender},#{username},#{password},#{mail},#{nickname},#{site})
	</insert>

 

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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