SSH spring bens.xml

本文介绍了一个使用Spring框架整合Hibernate的配置案例,包括数据源、会话工厂、事务管理等核心组件的配置过程。

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<?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">  
    <context:annotation-config />  
    <context:component-scan base-package="com.bjsxt" />  
  
  
  
    <bean  
        class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">  
        <property name="locations">  
            <value>classpath:jdbc.properties</value>  
        </property>  
    </bean>  
      
      
    <!-- 引入 properties 文件 -->  
      
  
    <bean id="dataSource" destroy-method="close"  
        class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource">  
        <property name="driverClassName"  
            value="${jdbc.driverClassName}" />  
        <property name="url" value="${jdbc.url}" />  
        <property name="username" value="${jdbc.username}" />  
        <property name="password" value="${jdbc.password}" />  
    </bean>  
      
    <!-- 设置数据源 -->  
  
    <bean id="sessionFactory"  
        class="org.springframework.orm.hibernate3.annotation.AnnotationSessionFactoryBean">  
        <property name="dataSource" ref="dataSource" />  
          
         <property name="packagesToScan">  
            <list>  
                <value>com.bjsxt.registration.model</value>  
                  
            </list>  
              
        </property>  
          
        <!-- 自动扫描class文件 -->  
          
        <property name="hibernateProperties">  
            <props>  
                <prop key="hibernate.dialect">  
                    org.hibernate.dialect.MySQLDialect  
                </prop>  
                <prop key="hibernate.show_sql">true</prop>  
            </props>  
        </property>  
          
        <!-- 设置mySQL方言  和显示 sql 语句 -->  
    </bean>  
      
    <!-- 将数据源植入到 sessionFactory 内 -->  
      
    <bean id="hibernateTemplate" class="org.springframework.orm.hibernate3.HibernateTemplate">  
        <property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"></property>  
    </bean>  
      
    <!-- 将SessionFactiory 植入到 hibernaeTemplate -->  
  
    <bean id="txManager"  
        class="org.springframework.orm.hibernate3.HibernateTransactionManager">  
        <property name="sessionFactory" ref="sessionFactory" />  
    </bean>  
  
    <aop:config>  
        <aop:pointcut id="bussinessService"  
            expression="execution(public * com.bjsxt.registration.service.*.*(..))" />  
        <aop:advisor pointcut-ref="bussinessService"  
            advice-ref="txAdvice" />  
    </aop:config>  
      
    <!-- 将aop设置 -->  
  
    <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="txManager">  
        <tx:attributes>  
            <tx:method name="exists" read-only="true" />  
            <!-- 设置方法名为 exists 的方法  以只读的方式去操作 -->  
            <tx:method name="add*" propagation="REQUIRED"/>  
            <!-- 方法名为 add开头的方法 使用默认方式去操作 -->  
        </tx:attributes>  
    </tx:advice>  
  
</beans>  
 
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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