想瞭解APPFUSE框架的使用問題

Java > Java EE [问题点数:58分,结帖人cangwu_lee]
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黄花 2007年3月 VB大版内专家分月排行榜第二
2007年2月 VB大版内专家分月排行榜第二
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appfuse mysql_Appfuse 使用

利用Maven构建appfuse。步骤如下:2)下载appfuse支持包。...解压缩apache-maven-2.2.1-bin.zip到你安装的位置,如E:\java\apache-maven-2.2.1。2.设置Maven系统环境变量:PATH中添加E:\java\apache-maven-2.2.1\b...

使用 AppFuse 的七个理由学习

再加上 Ant 或 Maven,以及与 DWR 一起的小 Ajax,还有 Web 框架 —— 即 JSF,我们必须睁大眼睛盯着如何配置应用程序。AppFuse 减少了集成开放源码项目的痛苦。它可以把测试变成一等公民,让我们可以从数据库表生成...

开源框架的集成:AppFuse

为了学习如何集成各种开源技术... AppFuse 的迷人之处在于你可以开始接触Hibernate, Spring, 以及Struts 而不用对他们了解甚多。使用测试驱动的开发, AppFuse 以及其教程叫告诉你如何快速有效的开发J2EE web 应用。...

AppFuse学习笔记-框架总揽

 Raible给AppFuse这个Web应用写了好几种实现方式,有Struts + Spring + Hibernate、Spring + iBATIS、WebWork + Spring + Hibernate、JSF + Spring + Hibernate、Tapestry + Spring + Hibernate 等等。目前在国内最...

Spring面试题整理

Spring面试题整理 2018年03月07日 21:11:46 hrbeuwhw 阅读数:49116 Spring 概述 1. 什么是spring?...Spring 框架目标是简化Java企业级应用开发,并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。...

使用 AppFuse 快速构建 J2EE 应用

简介: 本文以一个 J2EE 开发者的角度,借助一个简单的应用示例,在融合了个人经验的基础上介绍了如何用 AppFuse 一步步地构建 J2EE 项目。...关于 AppFuse 的特性、架构以及为什么要使用 AppFuseAppFuse 的创始人 M

基于Appfuse 2.1快速构建工程的注意事项

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Appfuse 使用

利用Maven构建appfuse。 步骤如下: 1)Maven下载,下载apache-maven-2.2.1-bin.zip 下载地址:http://apache.freelamp.com/maven/binaries/apache-maven-2.2.1-bin.zip   2)下载appfuse支持包。下载地址: -2.0.2...

使用 AppFuse 的七个理由

mvn -e archetype:generate -B -DarchetypeGroupId=org.appfuse.archetypes -DarchetypeArtifactId=appfuse-basic-struts-archetype -DarchetypeVersion=3.5.0 -DgroupId=net.novogrodsky -DartifactId=myproj...

appfuse

AppFuse是一个为"一键完成"式的网络应用开发而设计的应用程序。, 解冻并执行 ant new可立即启动运行Tomcat/MySQL应用。使用Ant, XDoclet, Spring, Hibernate (or iBATIS), JUnit, StrutsTestCase, Canoo's...

appfuse mysql_AppFuse 2.1的安装运行步骤

AppFuse 2.1刚刚于2011年4月4日发布。... 对于要用好SSH (Struts2, Spring, Hibernate)的朋友来说,AppFuse是不可多得的宝贵范例。 我最近正在AppFuse 2.1刚刚于2011年4月4日发布。2.1比2.1.0.M2最...

appfuse使用手册

appfuse使用手册,对新户更好的了解appfuse框架,对struts,Hibernate,spring 都有说明

利用Maven构建appfuse

利用Maven构建appfuse。 步骤如下: 1)Maven下载,下载apache-maven-2.2.1-bin.zip 下载地址:http://apache.freelamp.com/maven/binaries/apache-maven-2.2.1-bin.zip   2)下载appfuse支持包。下载地址: -...

使用appfuse应用的入门的例子1

本文以一个 J2EE 开发者的角度,借助一个简单的应用示例,在融合了个人经验的基础上介绍了如何用 AppFuse 一步步地构建 ...关于 AppFuse 的特性、架构以及为什么要使用 AppFuseAppFuse 的创始人 Matt Raible...

AppFuse3.5对接oracle数据库

AppFuse是一个使用Java语言开发web应用系统的集成框架。java开发人员最头痛的事情就是面对大量的框架不知该如何选择。这些框架性能如何,兼容性如何等等都需要筛选比较。Appfuse作者Matt Raible对于这些框架做了深入...

AppFuse QuickStart - Chinese

要开始使用 AppFuse 2.x 开发 Java EE 应用,请参照以下操作进行:目录建立 一个新的项目。运行 它。玩得开心.建立一个项目 搭建您的 开发环境 - 或者按以下步骤进行(如果您是个经验丰富的人)。 下载 并安装 JDK 5...

使用AppFuse的七个理由(下)

理由 5:使用 AppGen 生成代码 有些人会将代码生成称为代码气味的散播(code smell)。在他们的观点中,如果我们需要生成代码,那么很可能就会做一些错事。我倾向于这种确定自己代码使用的模式和自动化生成代码的...

使用 AppFuse 的七个理由之二

理由 1:测试测试是在软件开发项目中很少被给予足够信任的一个环节...实际上,如果我们使用测试优先的方法在编写代码之前就开始撰写测试用例,我相信我们可以发现这实际上会加速 开发速度。另外,测试优先也可以使维护

使用 AppFuse 快速构建 J2EE 应用---快速开发,从 AppFuse 开始

关于 AppFuse 的特性、架构以及为什么要使用 AppFuseAppFuse 的创始人 Matt Raible 在 《使用 AppFuse 的七个...使用 AppFuse,你需要对 Ant 有一些基本的了解,比如什么叫 target、什么是 build.xml 以及如何运行

go语言就业指南

授人予鱼不如授人予渔,本课程不但包含go语言从业者所的技能,而且还包含开发人员在开发中的学习技巧。掌握这些技巧和技能可以让你在面试中游刃有余。学习过程中任何问题联系: 4223665 1、掌握go语言基础 2、掌握go语言网络编程 3、掌握go语言并发编程 4、掌握go语言调试技巧 5、掌握go语言反射基础 6、掌握Cgo基本开发 7、掌握通过文档查阅所需资料的能力

基于Python的豆瓣电影推荐系统(带界面)

用flask做了一个简单的页面。然后运行一个推荐后台做实际的推荐分析。前端页面通过socket和一个简单的协议和推荐后台通信,得到推荐结果。具体请看压缩包里的ReadMe文件

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

Erdas遥感影像处理入门实战教程(GIS思维)

《Erdas遥感影像处理入门实战教程》以Erdas2010版本经典界面进行实战教学,设计12章内容,正式教学内容总共45课时,15个小时时长。从软件界面开始,到后的应用,适合入门级、初级、中级的人员学习、工作、教师教学参考。课程根据作者实际工作经验,以及采访学员需求,开展课程设计,实用加实战,会是你学习路上的好帮手。 《Erdas遥感影像处理入门实战教程》以Erdas2010版本经典界面进行实战教学,让学员轻松入门学习,从入门的掌握到实战。 课程采用Erdas2010(经典版)进行录制,适用于Erdas所有系列(如,erdas9.2、erdas2011 erdas2013、erdas2014等等)

2021年前端面试题汇总 高清pdf完整版

《2021年前端面试题汇总》主要介绍了js基础到入门、css和常用的web框架的一些常用面试题目。学完这个题库,把此题库都理解透彻应对各家企业面试完全没有问题。

Java基础概述-Java基础视频_深入浅出精华版

本课程讲解了Java语言概述及环境搭建和配置 学完后可独立完成HelloWorld案例,并能够解决常见的开发小问题。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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)。

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

计算机图形学基础

该课程是计算机图形领域的基础的课程,包含了计算机图形学的数学原理,例如在计算机图形学中的重要坐的标变换的原理。该课程也是游戏开发、VR/AR等开发的基础课程。在该课程中除了讲授数学原理,还包括了C++实践,实现3D数学类。 该课程的主要内容包括:向量、向量空间、矩阵、矩阵空间、仿射空间、齐次坐标系、仿射变换、刚体变换、四元数等。 掌握游戏编程和计算机图形学的基本数学知识。 掌握线性代数、几何变换、运动学、3D物理和相关数值运算的基本方法。

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