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SSM框架概述与总结

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简介:
本文详细介绍了SSM(Spring+Spring MVC+MyBatis)框架的基本概念、架构原理及其在Java Web开发中的应用,并对学习和使用过程中常见问题进行了总结。 在使用SSM框架进行项目搭建时,会涉及到Spring、Spring MVC与MyBatis的集成。在这个过程中可能会遇到一些常见的问题。对于初学者而言,在理解这些组件如何协同工作以及解决可能出现的问题上需要花费一定的时间和精力。 当配置好基本环境并开始编码之后,开发者可能首先面临的是关于依赖关系管理的问题,尤其是在处理数据库操作时使用MyBatis的情况更为明显。比如在整合过程中可能会遇到的一些问题包括:SQL映射文件的命名与位置、实体类的设计原则以及如何有效地利用注解来简化开发流程等。 此外,在项目运行阶段还可能出现一些具体的错误或异常情况,例如数据访问层(DAO)中的查询语句无法正确执行或者事务控制失效等问题。这些问题通常需要通过仔细检查配置细节和代码逻辑来进行排查解决,并且熟悉框架的文档与社区资源可以为解决问题提供帮助。 综上所述,在使用SSM架构进行开发时遇到的问题是多方面的,从环境搭建到编码实践再到调试优化都需要开发者具备一定的技术积累和问题分析能力。

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客服
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  • SSM
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    本文详细介绍了SSM(Spring+Spring MVC+MyBatis)框架的基本概念、架构原理及其在Java Web开发中的应用,并对学习和使用过程中常见问题进行了总结。 在使用SSM框架进行项目搭建时,会涉及到Spring、Spring MVC与MyBatis的集成。在这个过程中可能会遇到一些常见的问题。对于初学者而言,在理解这些组件如何协同工作以及解决可能出现的问题上需要花费一定的时间和精力。 当配置好基本环境并开始编码之后,开发者可能首先面临的是关于依赖关系管理的问题,尤其是在处理数据库操作时使用MyBatis的情况更为明显。比如在整合过程中可能会遇到的一些问题包括:SQL映射文件的命名与位置、实体类的设计原则以及如何有效地利用注解来简化开发流程等。 此外,在项目运行阶段还可能出现一些具体的错误或异常情况,例如数据访问层(DAO)中的查询语句无法正确执行或者事务控制失效等问题。这些问题通常需要通过仔细检查配置细节和代码逻辑来进行排查解决,并且熟悉框架的文档与社区资源可以为解决问题提供帮助。 综上所述,在使用SSM架构进行开发时遇到的问题是多方面的,从环境搭建到编码实践再到调试优化都需要开发者具备一定的技术积累和问题分析能力。
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    本文档提供对SSM(Spring, Spring MVC, MyBatis)框架的全面概述和总结,涵盖其核心组件、集成方式及在项目开发中的应用优势。 本段落介绍了SSM框架的简介及其基本工作原理,并阐述了部署方法以及调试过程中常见的错误点。附录部分则涵盖了其他经典Web框架的基本介绍与SSM的优缺点对比,还包括我在构建项目时参考的一些博客文章链接(这些链接在重写中已被移除)。部分内容整理自我的毕业论文,其余内容则是从网上收集和整理所得。
  • Freemarker
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    Freemarker是一款广泛使用的模板引擎,用于Java等语言中的代码逻辑和界面显示分离。它支持动态输出文本、XML或自定义格式文件,并具备强大的表达能力和灵活的配置选项。 FreeMarker是一个用于生成文本输出的模板引擎,在Java编程语言和其他语言中有广泛应用。它通过简单的文本替换机制来实现复杂的逻辑处理功能,并且可以方便地与各种应用框架集成。 在使用FreeMarker时,有几个关键点需要注意: 1. **变量定义和访问**: - 变量可以在模板中直接赋值或从外部传递进来。 - 使用`<#assign>`指令为变量赋值。例如: `<#assign message = Hello, World!>` - 访问已定义的变量使用`${}`,如 `${message}`。 2. **逻辑控制结构**: - `if-elseif-else` 结构用于条件判断。 ```html <#if condition> <#elseif anotherCondition> <#else> ``` - 使用`<#list>`指令进行循环遍历集合。 ```html <#list collection as item> ${item} ``` 3. **内置函数**: - FreeMarker提供了丰富的内置函数,用于处理字符串、数字等数据类型。例如:`cap_first(hello)`将返回Hello。 4. **宏和函数定义**: - 宏类似于子程序,在模板中可以重复使用。 ```html <#macro greet person> Hello, ${person}! ``` - 函数用于需要有输出结果的场景,与宏类似但返回值不同。 ```html <#function add(a,b) return a + b /> ${add(10, 20)} // 输出30 ``` 5. **文件导入和模板继承**: - 使用`<#include>`指令将其他模板或静态内容引入当前模板。 ```html <@include /header.html /> ``` - 多个页面共享的结构可以通过父模版定义,子模版通过 `<#inheritance>` 继承。 6. **特殊符号和转义**: - FreeMarker中使用`<#escape x as x?html>`来自动将变量中的HTML敏感字符进行编码。 7. **性能优化指令**: - 使用 `<@compress single_line=true>...` 指令可以减少输出的空格和换行,提高页面加载速度。 8. **错误处理与调试工具**: - 通过设置合适的FreeMarker配置选项(如`locale`, `number_format`等),可以在模板中指定特定的语言环境或格式化规则。 以上是使用FreeMarker进行Web应用开发时的一些基本知识和技巧。掌握这些内容可以大大提高代码的可维护性和灵活性,同时也能提升用户体验。
  • WebSocket
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    本文将对WebSocket技术进行简要介绍,并对其工作原理、应用场景及优势进行总结,帮助读者快速了解WebSocket的基本概念和价值。 本段落介绍了WebSocket协议,这是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。通过TCP传输数据,在WebSocket API中,浏览器与服务器只需完成一次握手即可创建持久性连接,并实现双向数据传输。在WebSocket应用程序里,服务器发布WebSocket端点,客户端使用URL连接至服务器。一旦建立连接后,无论是服务器还是客户端都可以互相发送消息。每个客户端连接都会生成一个单独的WebSocket实例。
  • SSM学习心得
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    本文是对使用SSM(Spring + Spring MVC + MyBatis)框架进行开发的经验和技巧的总结与分享,旨在帮助初学者快速掌握并熟练运用该框架。 SSM框架集由Spring和MyBatis两个开源框架整合而成(其中包含Spring MVC)。它常用于数据源相对简单的Web项目开发中。
  • Flink.docx
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    本文档《Flink概述与总结》全面介绍了Apache Flink的核心概念、架构设计及其在大数据处理领域的应用,并对Flink的优势和未来发展方向进行了总结。 Apache Flink是一个开源的大数据处理框架,专注于提供高吞吐、低延迟的实时流处理能力,并支持高性能的批处理操作。以下是Flink的一些核心特性: 1. **流处理支持**:Flink可以高效地处理连续的数据流,并允许开发者根据事件的实际发生时间而不是系统接收的时间来分析数据。它还提供了有状态计算功能,确保中间结果能够被存储和管理。 2. **Exactly-once语义**:Flink提供了一种严格的一次性保证机制(Exactly-once),即使在遇到故障的情况下也能保持处理的精确性和一致性。这主要依靠于Flink的checkpoint机制来周期性地保存执行状态到外部系统如HDFS或Kafka。 3. **Backpressure机制**:从1.5版本开始,Flink引入了credit反压策略以防止数据过载问题的发生。这种新方法可以根据不同组件的实际处理能力动态调整数据传输速率,提高系统的灵活性和效率。 4. **内存管理**:为了优化性能并减少垃圾收集的影响,Flink在JVM内部实现了自己的内存管理系统。 5. **容错机制**:通过轻量级分布式快照技术,Flink能够在系统出现故障后快速恢复。此外,ExecutionGraph数据结构帮助JobManager有效地调度任务,并确保系统的高可用性。 6. **与Spark Streaming的区别**: - 架构模型上,Spark Streaming基于DAG作业执行模式,而Flink采用StreamGraph和JobGraph。 - 任务调度方面,相比于较为简单的Spark Streaming方案,Flink的ExecutionGraph提供了更复杂的调度逻辑支持。 - 时间机制差异在于Spark Streaming仅提供处理时间的支持;相反地,Flink能够同时管理处理时间和事件时间,并引入了watermark机制来应对乱序的数据流问题。 - 容错方面,虽然Spark Streaming只能保证最多一次或至少一次的语义级别,但Flink则实现了Exactly-once级别的容错保障。 7. **数据源与Sink**:为了确保端到端的一致性处理流程,不仅需要依赖于框架自身的功能特性外还需要Source和Sink组件的支持。例如Kafka作为支持Exactly-once的数据来源以及幂等写入或事务性的Sink来实现覆盖式更新需求。 Flink凭借其高效、准确及灵活的特点,在实时数据流处理领域占据着重要地位,并且能够应对各种复杂场景的挑战,包括但不限于确保数据一致性、反压管理和容错恢复等方面。
  • TensorFlow
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    TensorFlow是一款由Google开发的开源软件库,用于进行符号数学表达式的定义、运行等,被广泛应用于机器学习和深度学习领域。 TensorFlow 是一个强大的开源库,专门用于数值计算和大规模机器学习任务,在深度学习领域广泛应用。它由 Google Brain 团队开发,旨在简化数据流图的构建、训练及部署过程。 理解 TensorFlow 的整体框架之前,需要先了解一些基本概念: 1. **数据流图(Data Flow Graph)**:TensorFlow 中的核心概念是数据流图,这是一种计算抽象表示形式。在这个图中,节点代表操作单元,边则代表张量。操作执行数学运算,而张量则是多维数组,可以包含数字、图像等类型的数据。 2. **会话(Session)**:在 TensorFlow 中定义一个计算图后,在会话中运行这个图以进行实际的计算和训练。会话负责管理和调度这些操作,并将它们映射到可用硬件资源上。 3. **变量(Variables)**:在模型训练过程中用于保存权重、偏置等参数的状态存储,通常在会话开始时初始化并在后续更新。 4. **占位符(Placeholders)**:用于输入数据的机制,在运行期间被实际值替换。例如,训练和测试数据通过这种方式传递给模型。 5. **梯度下降与优化器**:TensorFlow 提供了多种优化算法,如梯度下降、Adam 和 RMSProp 等,它们能够自动计算损失函数对参数的梯度,并据此更新这些参数。 6. **损失函数(Loss Function)**:衡量模型预测结果和真实值之间的差异。它是训练过程中需要最小化的目标。 7. **模型保存与恢复**:允许在训练期间或之后保存模型的状态,以便继续训练或部署至生产环境使用。 8. **Python API**:TensorFlow 提供了 Python 接口,方便地构建并运行数据流图,并利用 TensorFlow 的高性能后端执行计算。这使得开发者可以轻松创建复杂的深度学习模型。 在机器学习和深度学习项目中,“train_images” 和 “test_images” 分别代表训练集与测试集的图像数据。“train-saver” 文件可能保存了已训练好的模型的状态,以便后续使用或部署这些模型时加载它们。处理这些文件通常涉及四个核心程序: 1. **数据预处理**:对原始数据进行清洗、标准化和格式转换以适应输入给模型的要求。 2. **构建模型(Model Construction)**:根据问题需求利用 TensorFlow API 创建计算图,定义网络结构,包括卷积层、全连接层等。 3. **训练模型(Model Training)**:使用优化器迭代更新参数降低损失函数值的过程。 4. **评估与预测(Model Evaluation & Prediction)**:在测试数据集上检验模型性能,并进行新的预测任务。 总结来说,TensorFlow 的整体框架包括构建数据流图、会话管理、变量和占位符的使用、训练优化器的选择及应用、损失函数的设计以及模型保存恢复机制等多个方面。结合 Python 编程语言,这些元素共同构成了一个完整的深度学习解决方案体系。
  • ABAP技术
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    本文章主要介绍ABAP(Advanced Business Application Programming)的基本概念、发展历程及其在SAP系统中的应用。涵盖了ABAP编程的基础知识和技术要点,并对相关开发实践进行了总结归纳,旨在帮助读者快速掌握和运用ABAP进行企业级应用程序的开发。 ABAP技术总结 在进行ABAP技术总结的过程中,我们回顾了过去一段时间内关于ABAP编程语言的学习与应用经验。通过深入研究各种开发技巧、最佳实践以及框架使用方法,不断优化代码质量和提升工作效率。 首先,在数据处理方面,掌握了一系列高效的SQL查询和表操作技能;其次,在程序设计上,则注重模块化思想的应用,并且积极采用面向对象的方式进行编码;除此之外,还学习了如何利用ABAP Web Dynpro等工具创建用户界面以及与数据库交互的接口。通过总结这些技术要点,我们不仅巩固了自己的专业知识体系,同时也为未来项目开发奠定了坚实的基础。 以上便是对ABAP技术的一个简要回顾和整理,在今后的工作中将继续努力提高自己的技术水平并不断探索新的可能性。
  • IPMI接口
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    本文将对IPMI(Intelligent Platform Management Interface)的概念、架构及功能进行简要介绍,并对其在服务器管理中的应用和优势进行全面总结。 IPMI协议和IPMB总线的连接。
  • G729编码
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    G729是一种高效的语音编码算法,适用于各种通信场景。本文对G729编码技术进行了全面概述,并对其应用效果和优化方向进行总结分析。 G729算法可以视为一个类,在其中包含了许多具体的实现细节。在ITU官网上下载的g729包内含有各种版本如g729a、g729b、g729c等,让人难以抉择使用哪一个。仔细阅读文档后发现,最适合我的是g729a版本。具体来说,每个版本实现的功能有所不同:有的算法提供了码率选择功能,而另一些则提供VDA等功能。但因为自己并不需要这些额外的功能,所以我选择了最基本的压缩算法——g729a。 通过网络搜索得知,G729和G729A之间的区别在于:后者在质量上有所提升,并且可以视为前者的增强版本。因此我决定使用g729a来进行进一步的研究与开发工作。 然而,在Linux环境下进行编译时遇到了问题——压缩后的文件比原始文件还要大,这让我感到困惑。经过调查发现,许多人在从ITU下载相同材料后都遇到类似的问题。解决的关键在于如何优化代码和配置以提升性能。 遗憾的是,关于该算法的优化资料并不完整或详细。我花费了大量时间才找到了一些有用的信息:修改bits.c文件来实现所需的改进效果。希望这些信息能够帮助到其他人进行相关研究与开发工作。