SSI config 2010-02-22

本文详细介绍了Spring框架的配置过程,包括使用Spring管理依赖关系、配置数据源、事务管理和使用MyBatis等内容。通过具体的XML配置文件示例,展示了如何设置各种参数以实现高效的数据访问层。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
    xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
    xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
           http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-2.5.xsd
           http://www.springframework.org/schema/context
           http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-2.5.xsd
           http://www.springframework.org/schema/aop
           http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-2.5.xsd
           http://www.springframework.org/schema/tx
           http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-2.5.xsd">

    <!--
        使用扫描加注解 ,将实体交给spring 管理
        annotation auto register bean and check @Required,@Autowired
    -->
    <context:component-scan base-package="com.jtosa" />

    <!-- propertiesConfigure  -->
    <bean id="propertyConfigurer"
        class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
        <property name="locations">
            <list>
                <value>classpath:jdbc.properties</value>
            </list>
        </property>
    </bean>

    <!-- dataSource Configure -->
    <bean id="dataSource"
        class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
        destroy-method="close">
        <property name="driverClass" value="org.gjt.mm.mysql.Driver" />
        <property name="jdbcUrl"
            value="jdbc:mysql://localhost:3306/company?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8" />
        <property name="user" value="orca" />
        <property name="password" value="orca" />
        <property name="initialPoolSize" value="1" />
        <property name="minPoolSize" value="1" />
        <property name="maxPoolSize" value="300" />
        <property name="maxIdleTime" value="60" />
        <property name="acquireIncrement" value="5" />
        <property name="idleConnectionTestPeriod" value="60" />
    </bean>

    <!-- sqlMapClient config -->
    <bean id="sqlMapClient"
        class="org.springframework.orm.ibatis.SqlMapClientFactoryBean">
        <property name="configLocation"
            value="classpath:SqlMapConfig.xml" />
        <property name="dataSource" ref="dataSource" />
    </bean>

    <!-- config transactionManager -->
    <bean id="transactionManager"
        class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
        <property name="dataSource" ref="dataSource" />
    </bean>

    <!-- annotation type config transaction -->
    <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" />

    <!-- config transaction -->
    <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
        <tx:attributes>
            <tx:method name="add*" propagation="REQUIRED" />
            <tx:method name="del*" propagation="REQUIRED" />
            <tx:method name="update*" propagation="REQUIRED" />
            <tx:method name="*" read-only="true" />
        </tx:attributes>
    </tx:advice>

    <!-- config class method transaction  -->
    <aop:config>
        <aop:pointcut id="allManagerMethod"
            expression="execution(* com.ibatis.manager.*.*(..))" />
        <aop:advisor advice-ref="txAdvice"
            pointcut-ref="allManagerMethod" />
    </aop:config>

</beans>

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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