关于spring配置JDBC事务的问题,一直事务无效,在线等,急急急

SLX_Angel 2015-12-07 03:01:35
小弟自己搭了一个springMVC+jdbc的框架,但是事务一直无效,不起作用,请各位大神指点一下。
下面是配置文件

<!-- 2.事物处理 -->
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
<property name="dataSource" ref="dataSource"/>
</bean>

<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager"/>

下面是java代码

@Override
@Transactional
public boolean saveDept(TSysDept dept) {
TSysUser user = (TSysUser)SessionHolder.get("user");
int count = 0;
boolean flag = false;
String sql = "insert into t_sys_dept(id,MAINDEPARTMENTID,displayname,name,telephone,createtime,createuser,remark,isdelete) values(?,?,?,?,?,sysdate,?,?,0)";
String arg[] = {commonsUtil.getUuId(),dept.getMaindepartmentid(),dept.getDisplayname(),dept.getName(),dept.getTelephone(),user.getId(),dept.getRemark()};
count = this.getSimpleJdbcTemplate().update(sql,arg);
if (count > 0) {
flag = true;
} else {
flag = false;
}
return flag;
}

不知道还有什么地方需要配置的,我遗漏的!
我用的是手动添加注解的方式去做的,当然也试过aop切面的方式,貌似一样无效,一直没发现本质的原因在哪,向各位求教一下。在线等
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内容概要:本文介绍了一个基于Python的滚动轴承故障诊断项目,采用迁移学习(TL)结合SqueezeNet网络(TL-SqueezeNet)实现智能诊断。项目通过将一维振动信号经短时傅里叶变换转化为二维时频图,输入改进的SqueezeNet模型进行训练与分类。模型利用预训练权重冻结骨干网络、替换分类头,并结合类别权重、数据增强、标签平滑和分阶段微调策略,提升小样本与类别不均衡条件下的诊断性能。系统实现了从原始信号读取、滑动窗口分段、时频图生成、数据集划分、模型训练评估到单文件推理的全流程自动化,支持CSV、TXT、NPY等多种格式,输出包括准确率、宏平均F1、混淆矩阵及各类别概率,增强了诊断结果的可解释性与工程实用性。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉PyTorch框架,从事工业设备故障诊断、信号处理或深度学习应用研究的研发人员、研究生及工程师(工作或研究年限1-3年)。; 使用场景及目标:①解决滚动轴承故障数据小样本、类别不均衡、工况多变导致的传统方法泛化能力差的问题;②构建轻量化、高精度、可部署于边缘设备的智能诊断模型;③实现端到端的自动化诊断流程,提升工业运维智能化水平;④通过可视化评估指标辅助人工复核与模型优化。; 阅读建议:此资源以实际项目代码为核心,强调工程实现与算法优化的结合,建议读者结合文档中的代码示例搭建环境运行,重点理解数据预处理逻辑、模型迁移策略与评估机制的设计思路,并尝试在自有数据上进行迁移与调优实践。

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