Spring 的 jar 包

本文介绍了Spring框架中的依赖关系,详细列举了各个依赖项及其用途,包括构建工具、AOP、远程调用支持、动态代理、文件上传、ORM支持等。

Spring的依赖关系

依赖关系分组JAR文件说 明
antant.jar, ant-junit.jar, ant-launcher.jarSpring采用Apache Ant作为其构建工具,还用来完成大量其它任务如文档生成和测试执行等。运行时Ant根本不起作用,因此发布应用时无需包含该JAR文件。
aopallianceaopalliance.jar AOP Alliance(http://aopalliance.sourceforge.net/)是个联合的开源协作组织,在多个项目间进行协作以期提供一套标准的AOP Java接口(interface)。 Spring AOP就是基于AOP Alliance标准API实现的。如果你打算使用Spring的AOP或基于AOP的任何特性,只需这个JAR文件。
axisaxis.jar, saaj.jar, wsdl4j.jarSpring采用Apache Axis项目来支持Spring远程调用里的JAXRPC功能。如果使用JAXRPC Remoting,那么只需要这些文件。
cauchoburlap-2.1.12.jar, hessian-2.1.12.jarSpring远程调用(remoting)对大量不同种类的协议包括Caucho的Burlap和Hessian提供了支持。要用哪个协议就包含这个分组里相应的JAR文件。
cglibcglib-full-2.0.2.jarCGLIB用来生成动态代理类(dynamic proxy classes),供核心DI和AOP实现之用。由于大量Spring功能的实现都要用到CGLIB,因此你的应用几乎总需包含CGLIB。
coscos.jarCOS代 表com.oreilly.servlet,是个实用类的集合,对Servlets和基于web的应用很有用。Spring在两个地方要用到COS:文件 上传处理和e-mail发送。不过在这两种情形中,COS都只是实现选择之一,因此只有选用COS而非其它实现方法时,才需包含cos.jar。
dom4jdom4j.jar使用Hibernate时dom4j不可或缺,因此如果你的应用打算采用Hibernate实现ORM,就需要包含这个JAR文件。
easymockeasymock.jar, easymockclassextension.jarSpring的测试套件用到了EasyMock,因此只有构建和运行测试套件时才用到这个JAR,无需随你的应用一起发布。
freemarkerfreemaker.jarSpring提供了FreeMarker模板引擎的包装类,还为把FreeMarker模板用作web应用的视图提供了支持。只要使用FreeMarker,就需要这个JAR文件。
hibernateehcache.jar, hibernate2.jar, odmg.jar如果采用Spring的Hibernate集成和支持类,这些JAR文件不可或缺。如果使用其它ORM工具如iBATIS,则不需要这些JAR文件。如果使用Hibernate,则你的应用还要包含CGLIB JAR文件。
hsqldbhsqldb.jarSpring的示例应用使用了hsqldb.jar文件。
ibatisibatis-common.jar , ibatis-sqlmap.jar, ibatis-sqlmap-2.jar使用Spring的iBATIS集成类时,这些文件不可或缺;如果使用JDBC或其它ORM工具如Hibernate或JDO,则你的应用不需要这些文件。
itextitext-1.02b.jarSpring使用iText提供web层的PDF支持。只有你的web应用需要生成PDF输出时才需包含这个JAR文件。
j2eeactivation.jar, connector-api.jar, ejb.jar, jaxrpc.jar, jdbc2_0-stdext.jar, jms.jar, jstl.jar, jta.jar, mail.jar, servlet.jar, xml-apis.jar如 左侧所示,J2EE相关的各种不同JAR文件数量相当可观。如果你想要使用Spring邮件支持的JavaMail实现,则需要 activation.jar和mail.jar文件。要让Hibernate使用JCA Connector则需connector-api.jar,使用Spring的EJB支持则需要ejb.jar,jms.jar用于Spring的 JMS支持。对于web应用,如果想要使用Spring JSTL支持则需要servlet.jar和jstl.jar。Spring远程调用里的JAXRPC支持需要jaxrpc.jar文件,jta.jar 用于JTA事务支持。剩下两个JAR文件jdbc2_0-stdext.jar和xml-apis.jar分别用于JDBC和XML配置支持,不过只有你 使用1.3版本的JVM时才需要它们。
jakartajakarta-commons commons-attributes-api.jar, commons-attributes-compiler.jar, commons-beanutils.jar, commons-collections.jar, commons-dbcp.jar, commons-digester.jar, commons-discovery.jar, commons-fileupload.jar, commons-lang.jar, commons-logging.jar, commons-pool.jar, commons- validator.jarSpring使 用了来自Jakarta Commons项目的大量组件。如果你想在应用中使用源码级元数据(metadata),就需要commons-attributes-api.jar, 此外还需要commons-attributes-compiler.jar,以便将attributes编译到应用里。Struts要用到 BeanUtils、Collections、Digester、Discovery,和Validator JAR文件,其中的Collections,Hibernate也会用到。使用DBCP连接池时,Spring JDBC支持要用到DBCP,Pooling则对有些示例应用不可或缺。如果想使用相应的Spring包装类来处理web应用的文件上传,则需要 FileUpload。最后,Spring处处用到了Logging,因此需在所有基于Spring的应用里包含这个JAR文件。
jakarta-taglibsstandard.jar这是Jakarta的JSTL实现,一些Spring示例应用使用了这个实现。
jbossjboss-common-jdbc-wrapper.jar 运行在JBoss应用服务器上的应用使用Spring的JDBC类时,这个JAR文件不可或缺。
jdojdo.jar提供Spring的JDO支持。
jdomjdom.jar在Spring里使用iBATIS 1.3时,JDOM不可或缺。本章介绍的iBATIS版本为2.0。
jotmjotm.jar, xapool.jar如果你打算配合Spring事务抽象层一起使用JOTM,jotm.jar文件不可或缺。如果打算在自己的应用里将XAPool用于连接池(connection pooling),则只需xapool.jar。
junitjunit.jar运行时根本不需要JUnit;它只用来构建和运行测试套件。
log4jlog4j-1.2.8.jar如果想要使用Spring配置log4j日志记录,这个文件不可或缺。
poipoi-2.5.jar这个JAR可令Spring MVC框架支持Microsoft Excel输出。
quartzquartz.jarSpring基于Quartz的调度支持需要该JAR。
regexpJakarta-oro-2.0.7.jar使用正则表达式来指定AOP的切入点(pointcut)时需要这个JAR。第六章有更详细的介绍。
strutsstruts.jar欲配合Spring使用Struts构建web应用,Struts JAR必不可少。
velocityvelocity-1.4.jar, velocity-tools-generic-1.1.jarSpring提 供了Velocity的包装类使其支持DI,同时当你在应用中使用Velocity时,还可减少需要编写的代码量。除此之外,Spring还提供了一些 类,支持将Velocity用作web层里的视图提供者(view provider)。只要使用了上述任意特性,都需在发布里包含Velocity JAR文件。
xdocletxjavadoc-1.0.jarCommons Attributes用这个JAR解析源代码文件,然后提取属性信息。如果使用了Spring Commons Attributes支持,须包含该JAR文件。
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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