spring声明式事务管理的xml配置

本文深入探讨了Spring框架中事务管理器的配置及使用,包括如何通过HibernateTransactionManager实现事务管理,以及如何配置事务参数以确保业务逻辑的正确执行。

<!-- 事务管理器 -->

<bean id="transactionManager"
class="org.springframework.orm.hibernate3.HibernateTransactionManager">
<property name="sessionFactory" ref="sessionFactory" />
</bean>

<!-- 事务参数 -->
<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
<tx:attributes>
<tx:method name="get*" propagation="REQUIRED" read-only="true" rollback-for="Exception" />
</tx:attributes>
</tx:advice>

<aop:config>
<!-- 事务切面 -->
<aop:advisor advice-ref="txAdvice"
pointcut="execution(* com.helloworld+.*(..))" />
</aop:config>
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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