下面给出得Log4J配置文件实现了输出到控制台，文件，回滚文件，发送日志邮件，输出到数据库日志表，自定义标签等全套功能。
log4j.rootLogger=DEBUG,CONSOLE,A1,im
#DEBUG,CONSOLE,FILE,ROLLING_FILE,MAIL,DATABASE
log4j.addivity.org.apache=true
###################
# Console Appender
###################
log4j.appender.CONSOLE=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.Threshold=DEBUG
log4j.appender.CONSOLE.Target=System.out
log4j.appender.CONSOLE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.CONSOLE.layout.ConversionPattern=[framework] %d - %c -%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n
#log4j.appender.CONSOLE.layout.ConversionPattern=[start]%d{DATE}[DATE]%n%p[PRIORITY]%n%x[NDC]%n%t[THREAD]
n%c[CATEGORY]%n%m[MESSAGE]%n%n
#####################
# File Appender
#####################
log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.FILE.File=file.log
log4j.appender.FILE.Append=false
log4j.appender.FILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.FILE.layout.ConversionPattern=[framework] %d - %c -%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n
# Use this layout for LogFactor 5 analysis
########################
# Rolling File
########################
log4j.appender.ROLLING_FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.ROLLING_FILE.Threshold=ERROR
log4j.appender.ROLLING_FILE.File=rolling.log
log4j.appender.ROLLING_FILE.Append=true
log4j.appender.ROLLING_FILE.MaxFileSize=10KB
log4j.appender.ROLLING_FILE.MaxBackupIndex=1
log4j.appender.ROLLING_FILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.ROLLING_FILE.layout.ConversionPattern=[framework] %d - %c -%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n
####################
# Socket Appender
####################
log4j.appender.SOCKET=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.SOCKET.RemoteHost=localhost
log4j.appender.SOCKET.Port=5001
log4j.appender.SOCKET.LocationInfo=true
# Set up for Log Facter 5
log4j.appender.SOCKET.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.SOCET.layout.ConversionPattern=[start]%d{DATE}[DATE]%n%p[PRIORITY]%n%x[NDC]%n%t[THREAD]%n%c[CATEGORY]%n%m[MESSAGE]%n%n
########################
# Log Factor 5 Appender
########################
log4j.appender.LF5_APPENDER=org.apache.log4j.lf5.LF5Appender
log4j.appender.LF5_APPENDER.MaxNumberOfRecords=2000
########################
# SMTP Appender
#######################
log4j.appender.MAIL=org.apache.log4j.net.SMTPAppender
log4j.appender.MAIL.Threshold=FATAL
log4j.appender.MAIL.BufferSize=10
log4j.appender.MAIL.From=chenyl@hollycrm.com
log4j.appender.MAIL.SMTPHost=mail.hollycrm.com
log4j.appender.MAIL.Subject=Log4J Message
log4j.appender.MAIL.To=chenyl@hollycrm.com
log4j.appender.MAIL.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.MAIL.layout.ConversionPattern=[framework] %d - %c -%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n
########################
# JDBC Appender
#######################
log4j.appender.DATABASE=org.apache.log4j.jdbc.JDBCAppender
log4j.appender.DATABASE.URL=jdbc:mysql://localhost:3306/test
log4j.appender.DATABASE.driver=com.mysql.jdbc.Driver
log4j.appender.DATABASE.user=root
log4j.appender.DATABASE.password=
log4j.appender.DATABASE.sql=INSERT INTO LOG4J (Message) VALUES ('[framework] %d - %c -%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n')
log4j.appender.DATABASE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.DATABASE.layout.ConversionPattern=[framework] %d - %c -%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n
log4j.appender.A1=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.A1.File=SampleMessages.log4j
log4j.appender.A1.DatePattern=yyyyMMdd-HH'.log4j'
log4j.appender.A1.layout=org.apache.log4j.xml.XMLLayout
###################
#自定义Appender
###################
log4j.appender.im = net.cybercorlin.util.logger.appender.IMAppender
log4j.appender.im.host = mail.cybercorlin.net
log4j.appender.im.username = username
log4j.appender.im.password = password
log4j.appender.im.recipient = corlin@cybercorlin.net
log4j.appender.im.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.im.layout.ConversionPattern =[framework] %d - %c -%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n
log4j.properties配置文件讲解如下：
# Set root logger level to DEBUG and its only appender to A1
#log4j中有五级logger
#FATAL 0
#ERROR 3
#WARN 4
#INFO 6
#DEBUG 7
配置根Logger，其语法为：
#log4j.rootLogger = [ level ] , appenderName, appenderName, …
log4j.rootLogger=INFO, A1 ,R
#这一句设置以为着所有的log都输出
#如果为log4j.rootLogger=WARN, 则意味着只有WARN,ERROR,FATAL
#被输出，DEBUG,INFO将被屏蔽掉.
# A1 is set to be a ConsoleAppender.
#log4j中Appender有几层如控制台、文件、GUI组件、甚至是套接口服务器、NT的事件记录器、UNIX Syslog守护进程等
#ConsoleAppender输出到控制台
log4j.appender.A1=org.apache.log4j.ConsoleAppender
# A1 使用的输出布局，其中log4j提供4种布局.
#org.apache.log4j.HTMLLayout（以HTML表格形式布局）
#org.apache.log4j.PatternLayout（可以灵活地指定布局模式），
#org.apache.log4j.SimpleLayout（包含日志信息的级别和信息字符串），
#org.apache.log4j.TTCCLayout（包含日志产生的时间、线程、类别等等信息）
log4j.appender.A1.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
#灵活定义输出格式 具体查看log4j javadoc org.apache.log4j.PatternLayout
#d 时间 ....
log4j.appender.A1.layout.ConversionPattern=%-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%c]-[%p] %m%n
#R 输出到文件 RollingFileAppender的扩展，可以提供一种日志的备份功能。
log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender
#日志文件的名称
log4j.appender.R.File=log4j.log
#日志文件的大小
log4j.appender.R.MaxFileSize=100KB
# 保存一个备份文件
log4j.appender.R.MaxBackupIndex=1
log4j.appender.R.layout=org.apache.log4j.TTCCLayout
#log4j.appender.R.layout.ConversionPattern=%-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%c]-[%p] %m%n
配置根Logger，其语法为：
log4j.rootLogger = [ level ] , appenderName, appenderName, ...
level 是日志记录的优先级
appenderName就是指定日志信息输出到哪个地方。您可以同时指定多个输出目的地。
配置日志信息输出目的地Appender，其语法为
log4j.appender.appenderName = fully.qualified.name.of.appender.class
log4j.appender.appenderName.option1 = value1
...
log4j.appender.appenderName.option = valueN
Log4j提供的appender有以下几种：
org.apache.log4j.ConsoleAppender（控制台），
org.apache.log4j.FileAppender（文件），
org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender（每天产生一个日志文件），
org.apache.log4j.RollingFileAppender（文件大小到达指定尺寸的时候产生一个新的文件），
org.apache.log4j.WriterAppender（将日志信息以流格式发送到任意指定的地方）
配置日志信息的格式（布局），其语法为：
log4j.appender.appenderName.layout = fully.qualified.name.of.layout.class
log4j.appender.appenderName.layout.option1 = value1
....
log4j.appender.appenderName.layout.option = valueN
Log4j提供的layout有以下几种：
org.apache.log4j.HTMLLayout（以HTML表格形式布局），
org.apache.log4j.PatternLayout（可以灵活地指定布局模式），
org.apache.log4j.SimpleLayout（包含日志信息的级别和信息字符串），
org.apache.log4j.TTCCLayout（包含日志产生的时间、线程、类别等等信息）
简化spring中的事务管理配置
xml代码:
<bean id="proxyService" class="org.springframework.transaction.interceptor.TransactionProxyFactoryBean">
<property name="transactionManager"><ref local="myTransactionManager"/></property>
<property name="target">
<ref local="itemService"/>
</property>
<property name="transactionAttributes">
<props>
<prop key="find*">PROPAGATION_REQUIRED,readOnly</prop>
<prop key="add*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>
<prop key="update*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>
<prop key="delete*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>
<prop key="*">PROPAGATION_REQUIRED,readOnly</prop>
</props>
</property>
</bean>
<bean id="itemService" class="com.xxx.services.IServiceImpl">
<property name="itemMasterDAO"><ref local="itemMasterDAO"/></property>
</bean>
系统中有多个service,但我们的事务策略大部分都是一样的，难道非要每个service都要写一个这样的代理配置么?当然不是..
看下面代码:
xml代码:
<!-- Transactional proxy for the services -->
<bean id="baseTxProxy" lazy-init="true"
class="org.springframework.transaction.interceptor.TransactionProxyFactoryBean">
<property name="transactionManager"><ref bean="transactionManager"/></property>
<property name="transactionAttributes">
<props>
<prop key="*">PROPAGATION_REQUIRED</prop>
</props>
</property>
</bean>
<bean id="itemService" parent="baseTxProxy">
<property name="target">
<bean class="ItemServiceImpl" autowire="byName"/>
</property>
</bean>
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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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