基于SpringBoot+MVC+Redis+Freemarker+Jersey网上商城视频课程

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2018-03-06 08:16:53
基于SpringBoot+MVC+Redis+Freemarker+Jersey网上商城视频课程
第一节01.基于springboot的网上商城的需求和技术介绍
第二节02.开发环境的搭建及工程的搭建
第三节03.工程启动及使用SpringMVC
第四节04.springboot集成freemarker
第五节05.freemarker引入静态资源
第六节06.freemarker获取对象、集合、Map数据
第七节07.springboot集成mybatis
第八节08.数据库设计及商城管理后台首页设计
第九节09.用户信息查询:后台分页+条件查询
第一十节10.用户信息查询:前台页面展示
第一十一节11.批量添加用户信息
第一十二节12.批量导出查询结果
第一十三节13.用户信息添加
第一十四节14.使用nicevalidator和ajax验证表单
第一十五节15.用户信息修改
第一十六节16.用户信息删除
第一十七节17.使用redis作为查询缓存
第一十八节18.商品添加的界面设计
第一十九节19.jersey框架实现put请求的实现
第二十节20.分离文件服务器实现商品图片预览
第二十一节21.富文本编辑器实现商品详情图片的插入
第二十二节22.商品添加
第二十三节23.商品查询
第二十四节24.商品修改
第二十五节25.商品上架和下架
第二十六节26.商城首页展示
第二十七节27.商品详情展示
第二十八节28.购物车实现
第二十九节29.确认订单
第三十节30.总结

易拙言
10年IT行业工作经验,曾参医院综合能耗监管服务平台、电信电子运维系统、移动手机科技信息检索平台等大型Web项目,也曾管理几个团队, 具有4年教学经验,目前就职于某IT培训机构,负责JAVA,Android教学等工作.
相关链接:https://edu.csdn.net/course/detail/7063?utm_source=edu_bbs_autocreate
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内容概要:本文聚焦于高维多阶段随机规划问题,深入研究了正则化分解方法与马尔可夫过程在刻画不确定性动态演化中的应用,并提供了完整的Python代码实现。通过引入正则化技术有效降低了高维随机优化问题的计算复杂度,结合马尔可夫链建模多阶段决策过程中的不确定性传播机制,提升了模型在复杂动态环境下的求解效率与鲁棒性。研究涵盖了问题建模、算法设计、数值求解及结果分析全过程,具有较强的理论深度与工程实践价值; 适合人群:具备一定运筹学、优化理论基础及Python编程能力,从事智能决策、人工智能、能源系统优化、金融工程等相关领域的科研人员、高校研究生以及工业界研发工程师; 使用场景及目标:①应用于电力系统调度、供应链管理、金融资产配置等存在多阶段不确定性的复杂决策场景;②掌握高维随机规划的建模思路与高效求解技术,深入理解正则化方法与马尔可夫过程在实际优化算法中的融合机制与实现路径; 阅读建议:建议结合提供的Python代码进行动手实践,重点关注算法实现细节、参数敏感性分析与收敛性验证,鼓励在不同应用场景中迁移和改进该方法,进一步探索其在分布鲁棒优化、动态规划等前沿方向的扩展潜力。

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