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Python基础课程Windows实用技巧windowschrome网页保存为PDF实战教程
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Chrome将网页保存为PDF的实战
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数据收集与准备1.数据收集多样化数据源:从社交媒体平台(如微博、Twitter)、新闻网站、论坛等多渠道收集数据,以获取更全面的舆情信息。可以使用Python的requests库和网页解析库(如BeautifulSoup)进行网页数据爬取,使用Tweepy库获取Twitter数据。数据标注:对于监督学习,需要对收集到的数据进行标注,标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式,也可以利用半
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一、引言在当今数字化时代,编程已经成为推动各个领域发展的关键力量。Python作为一种高级编程语言,以其简洁、易读、功能强大等特点,在数据处理、机器学习、人工智能等众多领域得到了广泛的应用。本文将深入探讨Python在数据处理和机器学习方面的应用,通过实际案例展示其强大的功能和灵活性,帮助读者更好地理解和掌握Python编程在这些领域的应用技巧。二、Python基础概述2.1Python的特点与优
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引言随着人工智能技术的发展,AI已经成为工作中不可缺少的工具之一。俗话讲“术业有专攻”,对AI来说当然也是如此。由于训练集、调教等方面的差别,不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面,已经有一系列比较成熟的平台,但它们一方面价格昂贵,另一方面功能比较单一。Blackbox.ai是一个新出现的人工智能平台,它主要针对的是编程和机器学习方面的AI技术落地。和其他AI平台相比,它提供了简洁美观的界
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在Python中,决策树算法是一种常用的机器学习技术,用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法,并简要介绍其基本概念和用法。1.安装必要的库如果你还没有安装scikit-learn库,你可以使用pip来安装它:bash复制代码pipinstall-Uscikit-learn2.导入必要的库和模块python复制代码fromsklearn.
- 多模态模型详解
换个网名有点难
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多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型(如文本、图像、音频、视频等)的机器学习模型,通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。其核心在于利用不同模态之间的互补性,增强模型的鲁棒性和准确性。如何融合多个模型以下是多模态模型的融合方法及关键技术的详细解析:一、多模态模型的核心概念模态定义:单模态:单一类型的数据(如纯文本或纯图像)。多模态:多种类型数据的组合(如“图像+文本”“音频+
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- 【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取(截至2025.2.14)
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群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题,如特征选择、图像分割、医学诊断,经济排放调度问题,植物病害识别,工程设计,PID优化控制,设备故障诊断,机器学习模型参数整定等等。在这个领域,有一个理论:没有免费午餐(NoFreeLunch,NFL)理论。它从逻辑上证明了不存在最适合解决所有优化问题的元启发式算法。换句话说,特定的元启发式可能在一组问题上显示出非常有希望的结果,但相同的算法可能在
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前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架,该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行,并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray,看起来有望取代Spark,业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年,Ray应该会准备好用于生产环境。目前ray已经发布了0.3.0
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先验是“知识”,是合理的假设本文内容对应于原书的5.7-5.11共5小节内容,其中知识性、结论性的内容偏多,也加入了点个人见解。目录:5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习,本质上是复杂函数的拟合,即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy,这不就是求一个函数的拟合嘛?线性回归是比较简单的,从高代、概率论就可以理解,甚
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在深度学习和机器学习的领域中,优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降(SGD)的创新方法,受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!算法是如何实现这一壮举的。基础原理铺垫随机梯度下降(SGD)算法是基于梯度下降算法产生的常见优化算法。其目标是优化损失函数,通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度,然后向梯度的反方向更新,不断迭代以获
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一、引言在现代科学与工程的众多领域中,线性代数扮演着举足轻重的角色。其中,特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法,不仅是线性代数理论体系的核心部分,更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式,还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理,它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解,旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备(一)对角矩阵的高次幂计
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在全球化贸易日益频繁的今天,物流行业的效率和准确性对于企业的竞争力至关重要。翔云报关单OCR(光学字符识别)API助力物流企业实现数字化转型。报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据,如货物名称、数量、金额等,并将其转换为结构化的数字格式。这不仅大大提高了工作效率,还减少了人为错误的可能性。应用场景示例
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在机器学习和深度学习的领域中,梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。而批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(MBGD)是梯度下降算法的三种常见变体,它们在计算效率、收敛速度和准确性等方面各有特点。原理与计算方式批量梯度下降(BGD):BGD在每次迭代时,都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度,然后根据梯度更新模型参数。例如,若训练集中有1000个样本,那么每次迭代
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前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
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书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- 零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归
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3.1线性回归的概念在现实生活中,许多事情都遵循某种线性关系,比如:房价vs面积:房子的面积越大,价格通常越高。工资vs工作经验:工作经验越多,薪资往往更高。汽车油耗vs车速:在一定范围内,车速越快,油耗可能越高。线性回归(LinearRegression)是机器学习中最基础的算法之一,它用于研究两个变量之间的线性关系,即一个变量(自变量)如何影响另一个变量(因变量)。3.2线性回归的数学直觉线性
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
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1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 数学到底在哪里支撑着编程
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在编程的世界里,数学并非只是一个学科,它实际上是支撑整个编程基础的支柱之一。数学不仅为编程提供了理论框架,它的各种理论和方法被用来提升代码效率、优化算法、设计系统架构、分析数据、以及确保程序的正确性。编程中的很多技术,从数据结构的选择到算法的设计、从性能优化到人工智能的构建,都离不开数学的支撑。在这篇文章中,我们将从多个方面深入探讨数学如何在编程中发挥作用,包括算法设计、数据结构优化、机器学习、图
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
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什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
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1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
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PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
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最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
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日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc