spring和ibatis集成sqlMapConfig.xml

最新推荐文章于 2020-12-09 22:49:14 发布
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#iBATIS #XML #Spring #SQL #Apache

本文介绍了一个基于IBATIS框架的配置文件示例，详细展示了如何设置使用命名空间及资源引用，适用于希望深入了解IBATIS配置细节的开发者。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<!DOCTYPE sqlMapConfig
PUBLIC "-//ibatis.apache.org//DTD SQL Map Config 2.0//EN"
"http://ibatis.apache.org/dtd/sql-map-config-2.dtd">

<sqlMapConfig>
<settings useStatementNamespaces="true" />

<sqlMap resource="conf/ibatis/mapper/MessageSqlMap.xml" />

</sqlMapConfig>
Spring对IBatis提供了完善的内建支持
y_mo的专栏
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 针对特定处理器进行优化教你如何优化你的多线程代码 community.csdn.net/E...想了解软件研发周期管理吗？怎么做ALM 如何做软件生命周期管理 sd.csdn.net在Eclipse中建Java API文档采用标准的 Javadoc 和 doclet 生成 Eclipse Javadoc API 文档 ibm.csdn.net Spring对IBatis提供了完善的内建支持。
Spring配置iBatis多个SqlMapConfig.xml
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SqlMapConfig.xml --- 在spring配置文件中自动加载的mybatis文件
snn1410的专栏
08-09 7188
http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"> *******                                      ---po对象        --view对象
spring和mybatis整合 sqlMapConfig.xml配置文件
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12-20 3237
必须遵循：mapper.xml和mapper.java文件同名且在一个目录 -->
ibatis使用及在spring中的bean配置
YZCSzhiYZTY的专栏
04-06 1106
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Spring粘合iBatis时多种配置SqlMapConfig.xml路径的方法
t1993ing的博客
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mybatis入门程序idea读取不了SqlMapConfig.xml和xxMapper.xml
硒氪的博客
12-09 617
首先上图吧 Exception in thread "main" java.io.IOException: Could not find resource src/main/SqlMapConfig.xml at org.apache.ibatis.io.Resources.getResourceAsStream(Resources.java:114) at org.apache.ibatis.io.Resources.getResourceAsStream(Resources.java:100)
iBatis SqlMap的配置总结
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提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
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【配电网重构】高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构【IEEE33节点】（Matlab代码实现）
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【配电网重构】高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构【IEEE33节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在高比例清洁能源接入背景下，结合需求响应机制的配电网重构方法，并以IEEE33节点系统为例进行Matlab代码实现。研究通过优化网络拓扑结构，降低网损、改善电压质量，同时利用需求响应灵活调节负荷，提升配电网运行的经济性与稳定性，有效应对清洁能源出力波动带来的挑战。文中详细阐述了模型构建、目标函数设计、约束条件及求解流程，为智能配电网优化提供了可复现的技术方案。; 适合人群：电力系统、电气工程及相关专业的研究生、科研人员以及从事配电网优化、新能源接入等领域工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于含高比例风电、光伏等分布式电源的配电网优化运行；②支撑需求响应机制下的电网调度决策；③作为IEEE33节点标准系统的仿真案例，服务于教学、科研与项目开发中的算法验证与性能测试。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，深入理解配电网重构的数学模型与求解过程，重点关注目标函数与约束条件的设置逻辑，并可通过修改参数或引入其他优化算法进行拓展研究，以提升实际应用能力。
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法，并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题，利用遗传算法进行求解，旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置，并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外，文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用，涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向，体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题；②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法；③为科研项目提供算法参考与代码复现支持；④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注适应度函数设计与遗传操作流程，并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索，提升综合应用能力。
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