lib2 flex+struts2+spring+ibatis 完整的jar 需要下载我提供的资源lib1下载

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flex3+struts 1.3+spring+ibatis 2.x整合代码实例

flex3+struts 1.3+spring+ibatis 2.x整合代码实例,代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1778657261997056.htm

Flex4+Spring3+Hibernate3+BlazeDS整合笔记

普通Java Web工程流行使用ssh框架,而当前台使用Flex制作的时候,后台就不需要Struts了,通过使用BlazeDS远程方法调用即可。   首先,新建Java Web工程,然后添加Flex项目,详情见通过J2EE Web工程添加Flex项目...

struts2学习笔记

1.是一系列jar包,其本质是对JDK功能的拓展(JDK就只能开发JavaSE最原生的东西). 2.框架是一组程序的集合,包含了一系列的最佳实践,作用是解决某一个领域的问题. 小推论:不同类型的框架,旨在解决不同领域的问题.   ...

配置Xfire+Spring+Ibatis心得

最近开始做webservice针对Spring+Struts+Ibatis+Ajax这样一套底层架构项目的集成,并以Flex为客户进行测试,中间碰到一些问题也得到一些知识想记录一下。   ◆现存项目核心架构: Ajax+Struts+Spring+...

第一讲:WEB项目集成Flex3功能

所谓万事开头难,共同期待好的向导,故在《FRAME-INTEGERATION》专栏,逐步整理并给出日常开发框架整合此类向导,而此类整合主要关注于Struts2Spring2iBatis2Flex3的种种组合方式整合,而本...

那些年准备的前端面试题集合

浏览器从服务端获取网页后会根据文档的DOCTYPE定义显示网页,如果文档正确定义了DOCTYPE浏览器则会进入标准模式(Standards Mode),否则浏览器会进入怪异模式或混杂模式(Quirks mode)。

那些年准备的前端面试题

(1)在commonJS规范中,require,exports,module,__filename,__dirname都是通过动态编译后添加到模块的头部的,这样就不存在全局变量污染的问题  但是他们传入的require,exports,module都是一个空对象。而且必须弄...

Spring入门

1.什么是spring  spring是一站式框架  spring在ssh开发中是框架粘合剂    hibernate是数据持久层一站式框架  session.save(Object)  ibatis:半持久化框架  save(object)-->SQL程序员自定义    ...

java Spring学习记录

最近有在学习spring,觉得spring 的功能实在是太强大了,现在总结以下今天的所学,感觉学到的有点少,不 过,要把spring学懂,估计还要加倍的努力才行,连老师都说,spring好多的人也只是会用,其实根本就不知道 ...

excel的下载导出

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lesson 1

的IT历程学习备忘录

此学习备忘录只是工作之外收集的一些资料,只希望能够扩大IT从业人员的知识面。IT的知识很繁多,有此只需要了解知道。此备忘录有硬件方面的,也有软件方面的,也有大IT公司要求的技能。作为新手你可以阅览一下,...

java工程中jar功能对照表

下载<http://download.csdn.net/source/2806071> JAR包与描述对照表 注:jar包尾后的版本号不代表当前最高版本 activation-1.1.jar ...

朋友要从.NET转JAVA开发了,问入口

1. JAVA做互联网开发多半只会用到开源框架Struts2 Hibernate 和Spring,有些也会用到其他的框架,比如大点的应用有EJB,小些的有JPA、Ibatis等等,其实在.NET里面也有类似的框架结构。当然也有不喜欢用框架的,直接...

2020最新java面试题库(杭州)

2.HashMap的底层原理: 1 3.sleep和wait的区别 1 4.run方法和start方法的区别: 1 5.Threadlocad的作用: 2 6.solr查询出的数据放在哪: 本地 磁盘中 2 7.为什么用solr和其他的区别在哪:...

eclipse3.7安装flash builder 4.7插件

引用:http://blog.csdn.net/xiaoliouc/article/details/8819894 安装可参考:... 1、在这里,eclipse使用最新版eclipse juno 3.7  2、在adobe官网https://www.adobe.com/cfusion/tdrc

培训课程大纲

培训课程详解 ...Oracle体系结构、Oracle 基础管理、SQL 语言、、MySQL数据库简介、Sequence和同义词、数据字典及用户管理、E-R模型、Power Designer设计工具 ...1、掌握Oracle、MySQL数据库的基本使用,会...

webmagic采集CSDN的Java_WebDevelop页面

使用webmagic采集博客类的网站示例

如何在ECLIPSE下查看JDK源代码以及JAVA源代码阅读方法(转载)

网上不容易找到一篇帮助解决了如何在Eclipse下查看JDK源代码 的文章。 核心提示:在Eclipse中查看JDK类库的源代码!!! 设置: 1.点 window- Preferences - Java - Installed JRES 2.此时Installed JRES...

在Eclipse中查看JDK类库的源代码!

设置: 1.点 window- Preferences - Java - Installed JRES 2.此时Installed JRES右边是列表窗格,列出了系统中的 JRE 环境,选择你的JRE,然后点边上的 Edit..., 会出现一个窗口(Edit JRE) 3.选中...

编程王 kingofcoders.com

欢迎您 频道Java.netc++phpVBSQL ServerPostgreSQL开源 SolarisBSDLinuxMicrosoftMysqlOracleBorlandEmbedded DB

如何在Eclipse下查看JDK源代码以及java源代码阅读方法

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如何在Eclipse下查看JDK源代码以及java源代码阅读方法(转载)

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Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

Visio_2016

visio_2016下载安装,亲测可用,不需要破解,而且无秘钥。简单方便实用

指针才是C的精髓-4.3.C语言专题第3部分

本课程的主要内容是指针,用10节课五六个小时,从10个角度讲了指针的用法和相关知识点。其中有很多都是C程序员难以理解或者难以应用到实践编程中的知识点,也是嵌入式程序员面试笔试时经常遇到的题目。本课程的目标是让大家深入理解指针的各种使用技巧。 本课程为《C语言高级专题》的第三部分,本专题适合有一定C语言基础(至少要学过C语言,掌握gcc开发环境,会在linux命令行下编写、编译、运行、调试简单C语言程序)的同学;如果是零基础的同学,请先看我的《嵌入式工程师养成计划系列 — 朱老师带你零基础学Linux》和《嵌入式linux C语言完全学习》(光盘里的名字叫《嵌入式linux C编程基础》)

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

AI-行为树

本课程主要是针对AI算法中的行为树给大家通过案例分析如何使用。 掌握了行为树可以在游戏中的AI算法使用。

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)。

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