spring1.2 升级到 spring2.0需注意那些地方

loveliy520 2009-02-02 09:19:46
我公司使用的底层框架中集成了spring1.2,但是现在公司想升级一下底层框架,想把底层框架中的spring1.2升级为spring2.0,请问这样升级需要注意那些地方?
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西瓜 2009-02-03
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是啊 更新到 2.5吧
向下兼容 基本上以前能做的更新后一样的
Landor2004 2009-02-03
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更新的话,请直接更新到2.5版本,省着公司以后再想升级的麻烦

然后把spring的lib目录下的相关jar包替换掉源程序中的jar,同时修改spring的配置文件的schema
benpao8 2009-02-03
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最关键的是要将hibernate的相关的配置文件更改下!
ZA_cameron 2009-02-03
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studying~~~~~
fulianglove 2009-02-02
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spring 2.0是向下兼容的,完全兼容1.2版本。
不像hibernate
miaoliujun 2009-02-02
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可能需要更新一些依赖包
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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