第一步：pom依赖：需要在spring-boot-starter中进行依赖排除配置，因为spring-boot-starter中默认集成了log4j，两者会有冲突。 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> &...

dom4j是一个十分优秀的JavaXML API，具有性能优异、功能强大和极其易使用的特点，它的性能超过sun公司官方的dom技术，同时它也是一个开放源代码的软件。 dom4j-2.1.3 XML Document Object Model based on Java ...

java中操作xml的类库，操作非常方便Node node = this.document.selectSingleNode(“/root/nodename”);

log4j 1.x 升级log4j 2.x 踩坑攻略

xml工具包，用来解析xml文档 dom4j是一个Java的XML ...如今可以看到越来越多的Java软件都在使用dom4j来读写XML，特别值得一提的是连Sun的JAXM也在用dom4j。这已经是必须使用的jar包， Hibernate也用它来读写配置文件。

创建starter项目，加入web,devtools,mysql,jdbc,log4j2等依赖 2 pom文件配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=...

springboot web项目用log4j2输出mybatis 调试sql日志   其中maven &lt;dependency&gt; &lt;groupId&gt;org.springframework.boot&lt;/groupId&gt; &lt;artifactId&gt;...

采用springBoot2+Mybatis+log4j2将日志信息分为info、error、sql三个文件夹打印出来，日志结构如图 1.POM文件依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</...

Log4j 2是Log4j的升级版属于新一代日志框架，它基于LMAX公司开发的Disruptor（一个开源的无锁并发框架），改善了Log4j和Logback在架构设计方面的缺陷，具有超高的吞吐量和低延迟，性能比Log4j1.x和Logback高10倍以上...

转载自：http://shift8.iteye.com/blog/1316802 ... ...1、Apache通用日志接口(commons-logging.jar)介绍 ...Apache Commons包中的一个，包含了日志功能，必须使用的jar包。这个包本身包含了一个Simple Logger，但是功

1、slf4j被springboot2自动集成在log4j2内，无需手动配置2、&lt;!--大坑记录仪：这里经过多次测试，搞清了其套路，坑爹的博客，基本都是各种扒，根本没有试是否好用--&gt;&lt;!-- 这里的日志类似流一样...

Dom4j完整教程 目录 1、DOM4J简介 2、XML文档操作1 2.1、读取XML文档： 2.2、获取根节点 2.3、.新增一个节点以及其下的子节点与数据 2.4、写入XML文件 2. 5、遍历xml节点 2.6、创建xml文件 2.7、...

使用log4j的时候如何输出printStackTrace()的堆栈信息  研究了一下发现很简单，如下：  log.error(e.getMessage(),e); 输出信息如下：  2009-05-11 12:40:45 [ Thread-1:2231687 ] - [ ERROR ] Connection ...

Jar Hell III: Log4J 1.2.15在M2Eclipse的Issue及解法 　Log4J的1.3版還在阿法貝塔階段。1.2版最新到1.2.15，但用於Eclipse上的Maven2卻有個Issue。在執行Maven Clean後再執行Maven Package會Build Failure，有...

排查了一天pageHelper配置好不分页的问题 从版本问题 到配置问题 最后到库冲突问题 终于配置成功了 我总结一下 最终的最终发现 是由于莫名多了个这个文件导致的配置没有分页！！！！ 我在配置中报错 有多个分页...

Awsome Java Great Java project on Github(Github 上非常棒的 Java 开源项目). English Version 大家都知道 Github 是一个程序员福地，这里有各种厉害的开源框架、软件或者教程。这些东西对于我们学习和进步有着...

搭建 spring dm 2.0 环境出的问题 log4j 的问题解决办法是  一、引入SpringDM2.0的Bundle，最后完成如下图所示： 注意：要引入slf4j.api、slf4j.log4j、slf4j.org.apache.commons.logging与org.apache....

li中的高度是系统自动计算的，li 不能有padding-top,padding-bottom,margin-top,margin-bottom值，并且不能有border-top,border-bottom值

目录 1. Anaconda简介 ...2.1.3更改源 2.1.4更新包 2.1.5 创建和管理虚拟环境 2.2情况二 2.2.1 方法一：通过更改python.exe文件名 2.2.2方法二：通过切换虚拟环境 3. 结束语 1. Anaconda简介...

Java中读写XML文件时，依赖于dom4j，dom4j的jar包下载地址为：https://dom4j.github.io/#，下载好dom4j-1.6.1.jar文件后|： 1、在要用工程中新建文件夹，命名lib； 2、将dom4j-1.6.1.jar复制进lib中； 3、选中lib...

在上篇博客《Spring-boot使用eclipse搭建项目（一）》中，我们已经搭建好一个spring-boot的初始项目结构，本节我们来丰富我们的项目。

一直想学习开源CAD 的代码，因此特意下载了开源CAD LibreCAD代码进行编译，在这个过程中遇到了一些问题，写下这篇文章标记一下 在GitHub上下载LibreCAD的源码，下载Boost源码，编译好，我这使用的Boost版本是Boost...

log4j使用简介 最近在整理公司产品的日志输出规范，涉及log4j的使用介绍，就简单整理了一下。 1 Log4j配置说明1.1 配置文件 Log4j可以通过java程序动态设置，该方式明显缺点是：如果需要修改日志输出级别等信息...

看代码： #include using namespace std; class A { public: void fun1() { printf("this is a xxx1\n"); } void fun2(); }; void A::fun2() { printf("this is a xxx2\n");... printf("t

此片文章主要写一些关于如何在maven工程中使用dom4j来解析或生成XML的建议方法，实际可使用的写法不仅限于如下所写的样例代码。此处进攻快速入手和提供思路使用。 首先配置pom.xml中的依赖的包 dom4j ...

Struts2.1.3 发布！首页还看不到，但是jira上的进度已经100%，并且加入到了Released Version中。 查看： https://issues.apache.org/struts/secure/Dashboard.jspa

优质简历模板，目前最前全的模板收藏，需要换工作的小伙伴们可以试试

【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）。

Pygame 是一组用来开发游戏软件的 Python 程序模块，基于 SDL 库的基础上开发。允许你在 Python 程序中创建功能丰富的游戏和多媒体程序，Pygame 是一个高可移植性的模块可以支持多个操作系统。 《pygame中文手册》为Python程序员介绍了pygame库。Pygame是一个Python扩展库，它包装了SDL库及其助手。本文档详细的介绍了Pygame的属性和方法，方便大家查询和使用，感兴趣的可以下载学习