struts2+spring3,spring3有没有办法动态改到datasourse中的user及password

本文介绍如何通过jdbc.properties文件动态调整数据库连接参数,实现不同用户个性化访问数据库的需求,包括修改用户名和密码,利用Spring框架简化配置过程。
jdbc.properties


#数据库连接
jdbc.connection.driverclass=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
jdbc.connection.url=jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl
jdbc.connection.username=test
jdbc.connection.password=test

#c3p0连接池
acquireIncrement=3
initialPoolSize=3
maxPoolSize=15
minPoolSize=5
maxStatements=15
maxStatementsPerConnection=5



bean.xml


<bean id="propertyConfigurer"
class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer"
lazy-init="false">
<property name="locations">
<list>
<value>classpath*:jdbc.properties</value>
</list>
</property>
</bean>
<!-- 配置c3p0数据源 -->
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" destroy-method="close">
<property name="driverClass" value="${jdbc.connection.driverclass}" />
<property name="jdbcUrl" value="${jdbc.connection.url}" />
<property name="user" value="${jdbc.connection.username}" />
<property name="password" value="${jdbc.connection.password}" />

<property name="acquireIncrement" value="${acquireIncrement}" />
<property name="initialPoolSize" value="${initialPoolSize}" />
<property name="maxPoolSize" value="${maxPoolSize}" />
<property name="minPoolSize" value="${minPoolSize}" />
<property name="maxStatements" value="${maxStatements}" />
<property name="maxStatementsPerConnection" value="${maxStatementsPerConnection}" />
</bean>

<!-- jdbc模板 -->
<bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.simple.SimpleJdbcTemplate">
<constructor-arg>
<ref bean="dataSource" />
</constructor-arg>
</bean>



问题是:有没有办法根据用户不同动态改变连接数据库的用户名和密码,
如用户1进来后用户名和密码如下:
jdbc.connection.username=test
jdbc.connection.password=test
用户2进来后用户名和密码如下:
jdbc.connection.username=test2
jdbc.connection.password=test2

用户2进来后用户名和密码如下:
jdbc.connection.username=test3
jdbc.connection.password=test3

因为我不想手功来改
jdbc.connection.username=
jdbc.connection.password=
之是想库里读出来后自动把取出的值赋给username和password ,有没有好的办法能实现类似的功能
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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