spring3.0 集成ssh 问题

Java > Web 开发 [问题点数:40分,结帖人ZuxiangHuang]
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SSH项目整合的优缺点及Spring的ApplicationContext

SSH整合 一、SSH: Struts(表示层)+Spring(业务层)+Hibernate(持久层) Struts: Struts是一个表示层框架,主要作用是界面展示,接收请求,分发请求。在MVC框架中,Struts属于VC层次,负责界面表现,负责MVC...

Spring(三)SSH整合配置详解

Oracle、JDK1.7、Tomcat7.0、spring4.0.6、hibernate4、struts2,我这里有已经整理好的ssh所有jar包(点击下载) ——HelloWorld需求: 使用ssh实现简单的展示所有用户列表的功能 1.搭建系统框架 我在这里已经搭建好...

Spring(SSH2集成)

SSH2集成 三个部分组成: struts2 spring hibernate pom.xml 1.1 hibernate相关(5.2.12.Final) hibernate-core hibernate-c3p0 hibernate-ehcache mysql-connector-java(5.1.44) 1.2 spring相关(5.0.1.RELEASE) ...

Spring 3.0 + Struts 2.1 + Hibernate 3.3 框架整合小结

学习SSH框架有一阵了,今天对SSH框架整合做一个小结。 我的操作步骤是 Spring à Hibernate à Sturts 2 环境是MyEclipse 9.0 主要采用添加功能支持的方式:( MyEclipse à add xxxx capabilities )   ...

SSH集成测试,spring3.0,如何单元测试

import javax.annotation.Resource; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;...import org.springframework.test.context.junit4.

《2013版Spring3.0实战开发系列》

第1节:Spring3.0简介以及手工编写第一个IOC例子 第2节:属性注入方式以及模拟BeanFactory实现 第3节:工厂模式以及简单属性注入和集合属性注入 第4节:自定义类型转换以及bean的生存范围和生命周期 第5节:...

用MyEclipse搭建SSH框架 Struts2.1 Spring3.0 Hibernate3.3 搭建SSH框架

用MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate 1、new一个web project。 2、右键项目,为项目添加Struts支持。 点击Finish。src目录下多了struts.xml配置文件。 3、使用MyEclipse DataBase ...

Spring中的ssh整合

SSH集成 2.1 导入ehcache.xml 2.2 导入log4j2.xml 2.3 集成hibernate 2.3.1 注入数据库配置文件 2.3.2 配置c3p0连接池 2.3.3 注册LocalSessionFactoryBean 2.3.4 spring声明式事物 声明式事务配置 必须先修改...

第五章 Spring3.0 、Hibernate3.3与Struts2的整合

5.1整合Spring与Hibernate 5.1.1使用MyEclipse加入Spring与Hibernate功能 使用MyEclipse工具主要是为了让工程拥有把数据表生成实体类与映射的功能。然后在这个过程中,把实体类或映射文件的路径加入到spring的...

struts1+spring2.5+hibernate3.0集成带数据库

struts1+spring2.5+hibernate3.0,ssh集成的一个例子 数据库是mysql的,包里带文件用的时候导入到数据库就好了。 有什么不明白的地方留言给我

SSH整合集成,Struts1.3 Spring2.5 hibernate3.0框架集成整合

一个简单的案例,便于初学者学习ssh框架集成,带有jar包

SpringSSH整合

SpringSSH整合 1、导入所需要的pom依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=...

SpringSSH

集成SSH框架的系统从职责上分为四层:表示层、业务逻辑层、数据持久层和域模块层,以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础架构,负责MVC的分离...

springspring mvc、hibernate框架集成ssh搭建,简单实例)

第一步:pom.xml 文件导包 各种包可以去maven公共库 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=...

集成SSHSpringSecurity

呃,工作并不是我想的那么好找,去深圳二十天,面试了六家,第一天三家把我累吐血,在外面坐车转地铁走路六个多小时,三家面试加起来没超过15分钟,一家培训机构,一家说我没工作经验,HR拿我凑人数,一家给两千在...

spring springmvc hibernate(ssh)项目整合开发---总体架构搭建

 国庆觉得没啥地方想去,于是乎想自己搭建一个长期的用于练手的ssh项目(注意:这里的ssh指的是spring4 springmvc4 hibernate4),在其中融进自己学到的技术,并持续进行更新,与诸位博友共享。目前开发了一个在web...

springssh2集成

ssh2集成ssh2集成pomSSH2集成代码程序代码的分层basebook整合案例演示struts.xml配置注意事项:web.xml配置 ssh2集成 先创建一个ssh2的项目 pom 1.1 hibernate相关(5.2.12.Final) hibernate-core hibernate-c3p0...

Java Web SSH-Spring Hibernate Struts SSH三大框架整合概述

Spring Hibernate Struts SSH三大框架 整合步骤 一、 整合顺序 1) Spring(管理组件间的依赖关系和事务管理) 2) Hibernate(数据持久化) 3) Struts2(交互)   SSH整合步骤概览: 以Spring为...

spring2.5整合hibernate3.0整合Struts

首先:这是spring framework+hibernate+struts集成spring主要用于aop和ioc,hibernate主要是用于持久层,struts主要是用于mvc。 同时关于springMVC和spring,这两个不是一个概念, springMVC从名字来看,就知道...

Spring+Struts2+hibernate+Redis整合

SSH+Redis整合

reslet2.0+spring3.0+hibernate3.3集成

这个花了一点时时间做出来的简单的集成RSH框架,喜欢restlet的朋友可以研究研究,大家一起讨论一下,最简单的一个流程,已经完成了,个人感觉比ssh框架开发简单,中间都没有对象new,都通过spring注入方式获取对象,...

springSSH框架整合】

目录前言SSH整合思路配置pom.xml,web.xmlpom.xmlweb.xml配置spring与hibernate的相关配置spring-context.xml (中间配置)spring-hibernate.xml (数据库相关配置)spring-book.xml (book模块的spring控制注入)struts...

Maven集成SSH

最近段时间在进行各种框架的搭建,这篇博客主要介绍maven集成ssh框架,借助了下网上资料。 1.首先创建maven项目 2.导入jar包依赖。 pom.xml &lt;?xml version="1.0" encoding="UTF-8&...

springSSH

集成SSH框架的系统从职责上分为四层:表示层、业务逻辑层、数据持久层和域模块层,以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础架构,负责MVC的分离...

reslet2.0+spring3.0+hibernate3.3框架集成

通过java开源框架restlet来做了一个集成,比起以前的ssh框架,稍微做起来简单,而且速度也快,有什么不足的大家下载后,请给出宝贵的意见。

SpringMVC整合Servlet3.0小Demo

以前学习SpringMVC和Spring的时候,就是基于SSM或者SSH开发项目时,我们都会使用到XML的方式配置Spring和SpringMVC,这种配置方式首先对于实际开发过程中比较繁琐,而且也不容易维护,所以接下来我们来接触下...

Struts2.2+Spring3.0+Hibernate3.6整合

开发环境:JDK7,Oracle10g,MyEclipse9 1.创建

Spring和Hibernate集成

1 创建一个普通的java项目,修改为web项目   创建web目录 - 创建WEB-INF目录 -创建classes目录 -创建lib目录 修改buildpath路径为classes 3. 再拷贝一个web.xml文件到WEB-I...

OpenGL

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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