网上同感抓文-Spring的运行机会误解

本文介绍了在使用Spring、Struts和Hibernate(SSH)进行多层整合时遇到的问题及解决方案。通过两种方法解决了commonManager未注入导致的NullPointerException问题,并分享了在整合过程中遇到的版本冲突等问题。
(第1种方法)xxAction继承BaseAction,BaseAction注入了一个CommonManager,BaseAction.commonSave()方法调用了commonManager。
本来想xxAction调用父类的commonSave方法将会导致commonManager为null的错误,因为jvm去初始化BaseAction时并不会去注入CommonManger。
其实解决这个问题只需要在子类xxAction bean配置文件中加上commonManager这个property,然后把父类BaseAction的commonManager 改为protected就 Ok了。这样初始化子类的时候会注入commonManager,调用commonSave方法也就不会抛出npe了。
(第2种方法)配置文件中把xxAction 加上parent的配置也是可以的,这样会把父类的所有property都注入


配置了二三天的SSH多层整合(UI层,业务层,持久化层,DAO层完全分离),根本没有想象中像“简单版本“的SSH整合的那么顺利,使用的MYECLIPSE6.0.1最新版本还是存在cglib2.2.3的版本冲突,删除即可。
孙同事在我原来出错的代码上加入parent属性后,顺利调试成功,在网上找了这方面的资料,在http://eyejava.iteye.com/category/25998?list=1&category=5530中真有和我遇到同样问题的情况,而且有解决方法,就是上面的文章。

留个纪念!!
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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