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Java EE企业应用实战(第3版):Struts 2+Spring 3+Hibernate整合开发(分卷压缩part01)
《
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Java EE企业应用实战》是《
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Java EE企业应用实战》的第3版,第3版保持了第2版内容全面、深入的特点,主要完成全部知识的升级。 《
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Java EE企业应用实战(第3版)》介绍了Java EE领域的三个开源框架:Struts 2、Spring和Hibernate。其中Struts 2升级到2.2.1,Spring升级到3.0.5,Hibernate升级到了3.6.0。本书还全面介绍了Servlet 3.0的新特性,以及Tomcat 7.0的配置和用法,本书的示例应该在Tomcat 7.0上运行。 本书重点介绍如何整合Struts 2.2+Spring 3.0+Hibernate 3.6进行Java EE开发,主要包括三部分,第一部介绍Java EE开发的基础知识,以及如何搭建开发环境。第二部分详细讲解Struts 2.2、Spring 3.0和Hibernate 3.6三个框架的用法,介绍三个框架时,从Eclipse IDE的使用来上手,一步步带领读者深入三个框架的核心。这部分内容是笔者讲授“疯狂Java实训”的培训讲义,因此是本书的重点部分,既包含了笔者多年开发经历的领悟,也融入了丰富的授课经验。第三部分示范开发了一个包含7个表、表之间具有复杂的关联映射、继承映射等关系,且业务也相对复杂的工作流案例,希望让读者理论联系实际,将三个框架真正运用到实际开发中去,该案例采用目前最流行、最规范的Java EE架构,整个应用分为领域对象层、DAO层、业务逻辑层、MVC层和视图层,各层之间分层清晰,层与层之间以松耦合的方法组织在一起。该案例既提供了IDE无关的、基于Ant管理的项目源码,也提供了基于Eclipse IDE的项目源码,最大限度地满足读者的需求。
2023-08-09 17:27:59
38MB
java
1
轻量级
Java EE企业应用实战(第3版):Struts 2+Spring 3+Hibernate整合开发(分卷压缩part1)
《
轻量级
Java EE企业应用实战》是《
轻量级
Java EE企业应用实战》的第3版,第3版保持了第2版内容全面、深入的特点,主要完成全部知识的升级。 《
轻量级
Java EE企业应用实战(第3版)》介绍了Java EE领域的三个开源框架:Struts 2、Spring和Hibernate。其中Struts 2升级到2.2.1,Spring升级到3.0.5,Hibernate升级到了3.6.0。本书还全面介绍了Servlet 3.0的新特性,以及Tomcat 7.0的配置和用法,本书的示例应该在Tomcat 7.0上运行。 本书重点介绍如何整合Struts 2.2+Spring 3.0+Hibernate 3.6进行Java EE开发,主要包括三部分,第一部介绍Java EE开发的基础知识,以及如何搭建开发环境。第二部分详细讲解Struts 2.2、Spring 3.0和Hibernate 3.6三个框架的用法,介绍三个框架时,从Eclipse IDE的使用来上手,一步步带领读者深入三个框架的核心。这部分内容是笔者讲授“疯狂Java实训”的培训讲义,因此是本书的重点部分,既包含了笔者多年开发经历的领悟,也融入了丰富的授课经验。第三部分示范开发了一个包含7个表、表之间具有复杂的关联映射、继承映射等关系,且业务也相对复杂的工作流案例,希望让读者理论联系实际,将三个框架真正运用到实际开发中去,该案例采用目前最流行、最规范的Java EE架构,整个应用分为领域对象层、DAO层、业务逻辑层、MVC层和视图层,各层之间分层清晰,层与层之间以松耦合的方法组织在一起。该案例既提供了IDE无关的、基于Ant管理的项目源码,也提供了基于Eclipse IDE的项目源码,最大限度地满足读者的需求。
2023-08-09 17:23:26
38MB
轻量级Java
EE
1
轻量级
Java EE企业应用实战第4版 part1
轻量级
Java EE企业应用实战第4版,其他部分我会择时上传的。
2023-08-09 17:18:02
25.61MB
Java
EE
第四版
1
laravel-cart:适用于Laravel 5的
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PHP购物车
适用于Laravel 5的
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PHP购物车。 安装 与作曲家一起 $ composer require juliobitencourt/laravel-cart { " require " : { " juliobitencourt/laravel-cart " : " 1.0.* " } } 将服务提供者添加到服务提供者数组中的app / config / app.php中 'JulioBitencourt\Cart\CartServiceProvider' , 发布资源 php artisan vendor:publish 检查config / laravel-cart.php文件。 存储驱动程序配置的值可以为“会话”(默认)或“数据库”。 如果使用数据库作为存储驱动程序,则必须运行迁移 php artisan migrate 用法 将类注入构
2023-06-30 11:02:52
9KB
PHP
1
oracle 开源
轻量级
数据库连接客户端 instantclient-basic-windows.x64-11.2.0.4.0
oracle 开源
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数据库连接客户端 instantclient-basic-windows.x64-11.2.0.4.0
2023-05-17 15:50:34
51.81MB
数据库
oracle
1
XUpdate 一个
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、高可用性的Android版本更新框架
支持post和get两种版本检查方式,支持自定义网络请求。 支持设置只在wifi下进行版本更新。 支持静默下载、自动版本更新。 提供界面友好的版本更新提示弹窗,可自定义其主题样式。 支持自定义版本更新检查器、版本更新解析器、版本更新提示器、版本更新下载器、版本更新安装、出错处理。 支持MD5文件校验、版本忽略、版本强制更新等功能。 支持自定义请求API接口。
2023-05-16 20:55:11
3.17MB
XUpdate
android
java
1
lightweight-gan:在Pytorch的ICLR 2021中提出的“
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” GAN的实现。 可以在一两天内进行训练的高分辨率图像生成
训练12小时后512x512鲜花,1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花,1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励,以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下,可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代,模型将保存到./models/{name} ,模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ,默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga
2023-03-19 01:02:38
9.92MB
deep-learning
artificial-intelligence
generative-adversarial-network
Python
1
轻量级
密码Rectangle实现及优化研究
Rectangle
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分组密码算法是近年来提出的重要安全算法之一。对于一个
轻量级
密码,在软件和硬件上的实现性能都很重要。研究了一种Rectangle加密算法硬件优化实现方案,把并行进行的操作进行合并,相同的轮运算只实现一次。实验表明优化后的Rectangle密码算法有效节省了硬件实现面积,提高了加密效率。
2023-03-13 20:28:19
749KB
Rectangle
1
materialExpansionPanel:扩展面板包含创建流程,并允许
轻量级
地编辑元素
材料扩展面板 扩展面板包含创建流程,并允许对元素进行
轻量级
编辑。 建立 Gradle: 将以下代码行添加到模块(应用程序)级别的gradle文件中 implementation ' com.robertlevonyan.view:MaterialExpansionPanel:2.0.9 ' Maven: < dependency> < groupId>com.robertlevonyan.view groupId> < artifactId>MaterialExpansionPanel artifactId> < version>2.0.9 version> < type>pom type> dependency> 用法 < com .robertlevonyan.views.expandable.Expandable android : id = " @+id/expandable " android : layout_width = " match_parent "
2023-03-12 14:28:14
5.51MB
android
layouts
material
material-design
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融合梯度特征的
轻量级
神经网络的人脸识别
深度学习在人脸识别的研究和应用中取得一定成效,但因计算量大且耗时,不适用于小型嵌入式设备。基于融合梯度特征的
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卷积神经网络SqueezeNet提取人脸特征,既能保证该网络模型适用于内存相对小的嵌入式设备,又能保证获得的人脸特征对不同光照更具鲁棒性。实验结果表明,将8×8分块图像中提取的一阶梯度特征,与
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卷积神经网络提取的全局特征相融合的人脸识别算法,在LFW数据集中识别率可达97.28%,较传统
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卷积神经网络的人脸识别方法,识别率提高了4.36%。
2023-03-11 10:51:41
3.41MB
图像处理
嵌入式设
轻量级卷
一阶梯度
1
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