Spring、MyBaits 整合---applicationContext.xml配置(1)

本文详细介绍了使用Spring框架整合MyBatis的过程,包括数据源、SqlSession工厂及Mapper接口的配置方法。
一:配置数据源:
<bean id="DataSource"
class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource">
<property name="url" value="jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl"></property>
<property name="username" value="scvlive1"></property>
<property name="password" value="scvlive1"></property>
<property name="driverClassName" value="oracle.jdbc.OracleDriver"></property>
</bean>

二: 配置SqlSession:
<bean id="SqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
<property name="configLocation" value="config/mybatis-spring.xml" />
<property name="dataSource" ref="DataSource" />
</bean>

三:配置 basePackage:
这段配置会扫描org.mybatis.spring.sample.mapper下的所有接口,然后创建各自接口的动态代理类
<bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
<property name="basePackage" value="com.wjw.lanqiao.sm.mapper" />
</bean>
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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