Spring MVC是一个基于MVC架构的用来简化web应用程序开发的应用开发框架，它是Spring的一个模块,无需中间整合层来整合 ，它和Struts2一样都属于表现层的框架。在web模型中，MVC是一种很流行的框架，通过把Model，...

SSH整合教程(struts2+spring3+hibernate3)(含登陆示例)   (2013-06-26 12:24:04) 转载▼   分类： 计算机 让我们在令人燃烧的战斗音乐中开始整合SSH吧 ：） 不喜欢也可以关掉 ：...

10月份自己总结的东西，在CSDN的博客里面，后来搬家到JavaEye，但是只有通过Google才会有人看到，所以再发出来，希望能有更多人看到，欢迎交流！可能标题有点大，大家理解一下   上个项目交付使用有两个月了...

1.struct Struts跟Tomcat、Turbine等诸 多Apache项目一样，是开源软件，这是它的一大优点。使开发者能更深入的了解其内部实现机制。 Struts开放源码框架的创建是为了使开发者在构建基于Java Servlet和JavaServer ...

      ...struts框架具有组件的模块化，灵活性和重用性的优点，同时简化了基于MVC的web应用程序的开发。...Struts跟Tomcat、Turbine等诸多Apache项目一样，是开源软件，这是它的一大优点。...除此之外，Struts的...

JAVA面试精选【Java基础第一部分】 JAVA面试精选【Java基础第二部分】 JAVA面试精选【Java基础第三部分】 JAVA面试精选【Java算法与编程一】 JAVA面试精选【Java算法与编程二】 ...Java高级工程师—面试(1) ...

1.strutsstruts框架具有组件的模块化，灵活性和重用性的优点，同时简化了基于MVC的web应用程序的开发。优点：Struts跟Tomcat、Turbine等诸多Apache项目一样，是开源软件，这是它的一大优点。使开发者能更深入的了解...

参考：http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7774131

面试题包括以下十九个模块：Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 模块、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、Mybatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、...

阅读数：1019一、简介 和oauth2.0的原理有些相似。都是客户端登录的时候需要去服务端认证一下。认证通过才能进行登录。不同的是，单点登录需要自己去维持一个认证服务器与用户浏览器的全局会话、客户端端与用户...

微服务SpringCloud集群项目 博主想从今天开始编写关于《微服务SpringCloud集群项目》编写的一系列文章，将会持续稳定的更新，感兴趣的小伙伴记得加关注哦！ 关于微服务 谈一谈对微服务框架的认知 在博主之前的...

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一套基于JAVA技术的网络虚拟社区，采用了Hibernate+Spring+Struts的轻量级J2EE框架，较5.x的内核有又了很大的提高，主要特点有： 1、跨平台：天乙社区完全具有java语言跨平台的特性，可以方便的运行在windows、...

spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update造成删除索引的线上事故

Spring篇 spring是什么？ Spring 是分层的 Java SE/EE 应用full-stack轻量级开源框架，以IoC（Inverse Of Control：反转控制）和 AOP（Aspect Oriented Programming：面向切面编程）为内核，提供了展现层 Spring ...

基于Spring4+SpringMVC4+Mybatis3+Hibernate4+Junit4框架构建高性能企业级的部标GPS监控平台 开发企业级的部标GPS监控平台，投入的开发力量很大，开发周期也很长，选择主流的开发语言以及成熟的开源技术框架来构建...

Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spring Boot...

spring data redis 集群(sentinel实现)和simple spring memcached分布式初使用

Struts2, Spring 和 Hibernate 的理解之我谈 某人提出的问题： 大家好，我是应届毕业生，我在找工作时候，面试官问我：用自己的话分别谈谈对 struts2，spring，Hibernate的理解，我应该怎么说啊？求高人指点。...

Spring Boot +Hibernate + jpa 通过实体映射生成数据库中的表 遇到几个问题： 1.表不能自动生成到数据库中： 在application.yml 中加入配置 ： hibernate.hbm2ddl.auto参数的作用主要用于：自动创建|更新|验证...

Java EE 5的出现，可能是J2EE诞生以来比较重量级的一次震撼，规范发布至今已有半年之多，业界对Java EE 5的关注也变得越来越热烈，google一下“java ee”关键字，可以得到500多万条相关纪录，而从Sun网站上进行检索...

作为java的研发/爱好者,在进行项目开发的时候,必然会面对java世界中的诸多框架,struts,spring,hibernate/ibatis或者servlet,ejb等等--诸多开源的或者JCP组织所制定的标准框架,面对如此至多的框架,开发者该做何选择呢...

1、Spring Spring是一个解决了许多在J2EE开发中常见的问题的强大框架。 Spring提供了管理业务对象的一致方法并且鼓励了注入对接口编程而不是对类编程的良好习惯。Spring的架构基础是基于使用JavaBean属性的...

Spring 全家桶 一、Spring 一、Sprbing框架简介 Spring是一款诞生于2003年的...Spring框架可以整合Struts2、Mybatis、Hibernate等一些其他框架。 Spring框架引入了众多的设计模式： 工厂设计模式(专注于对象的创建

Spring Cloud 作为一套微服务治理的框架，几乎考虑到了微服务治理的方方面面，之前也写过一些关于 Spring Cloud 文章，主要偏重各组件的使用。本次分享主要解答这两个问题：Spring Cloud 在微服务的架构中都做了哪些...

精品资源 松哥整理了手上一些视频资源，这些资源很多都是最新的视频，但是由于资源数据流巨大，超过 500G ，涉及到 Java 基础、Web 基础、数据库、Java 高级、Java 分布式、微服务、大数据、人工智能、大前端、...

Struts框架具有组件的模块化，灵活性和重用性的优点，同时简化了... 本文重要一一向大家介绍Hibernate、Struts和Spring优缺点，下面给大家简单加以说明，希望对大家的学习和工作有所帮助。1.strutsstruts框架具有组

目录 Spring主线内容 依赖注入 SpringBeans Spring注解 Spring数据访问 ...30.Spring支持的事务管理类型 ...Spring面向切面编程（AOP） ...2.Spring里面applicationContext....6.依赖注入和工厂模式之间有什么不同？ 7...

利用web网页设计技术（html+css+javascript）进行网站开发，含源代码 ，以及网页所用的图片，可做课程设计参考

【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）。