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SSM集成及学习源代码包。

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简介：
文件内包含着丰富的学习源码以及一份超过两万字的详尽学习笔记。这份学习笔记系统地梳理了SSM所涵盖的所有知识点，并辅以一个简化的实践案例。值得一提的是，该笔记内容十分周到，经过作者的精心打磨和删减，呈现出极佳的质量。

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  • SSM集成与源码学习.zip
    优质
    本资源为《SSM集成与源码学习》压缩包，内含Spring、Spring MVC及MyBatis框架整合教程和深度源码解析文档，适合Java Web开发进阶学习。 文件内附有学习源码及“2万多字的学习笔记”，本学习笔记涵盖了SSM中的全部知识点，并包含一个小案例。(笔记非常详细，属于本人舍得删系列)。
     
  • SSM学习记录及代码分享
    优质
    本项目旨在记录和分享基于Spring、Spring MVC与MyBatis框架（SSM）的学习过程和技术心得，包括核心配置、实战案例以及源代码。 SSM学习笔记与学习代码
     
  • SSM项目集成及源码数据库.zip
    优质
    本资源包含了一个完整的SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）框架集成项目的压缩包，内含源代码和数据库脚本文件。适合初学者学习参考，便于快速搭建开发环境。 SSM框架整合的完整项目源码包括会员登录系统的增删改查功能，并且包含数据库支持可以运行。
     
  • SSM框架集成详解及源码分享
    优质
    简介：本教程深入解析SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）框架的整合过程与核心机制，并提供完整源代码供读者实践参考。 SSM框架整合的超详细教程适合新手使用，并附带源码和Typora文件。每一步都配有详细的说明，帮助用户轻松搭建环境。
     
  • SpringBoot集成SSM项目的代码生成
    优质
    本项目演示了如何在Spring Boot框架中整合SSH（Spring + Spring MVC + MyBatis）技术栈，并自动生成相关代码，简化开发流程。 SpringBoot整合SSM项目代码生成适用于OA系统及部门人事模块等功能开发，前后端采用当下流行的技术栈。
     
  • MATLAB集成C代码-反馈学习：FeedbackLearning
    优质
    《FeedbackLearning》专注于讲解如何在MATLAB环境中高效集成C语言代码，并通过实例展示基于反馈的学习方法，适用于科研与工程应用。 Matlab集成C代码的反馈学习实验程序基于心理学通用框架设计。时间：2017年5月4日。 参考文献： Bellebaum, C., & Daum, I. (2008). Learning-related changes in reward expectancy are reflected in the feedback-related negativity. European Journal of Neuroscience, 27(7), 1823-1835. 实验目的：研究反馈对概率学习的影响。 实验详情请参见参考文献。本实验包括以下变量： 试次变量：刺激1奖励概率、刺激2奖励概率。 组块变量：是否提供硬币位置的反馈信息。 因变量：被试反应正确率和倾向性。 正式实验流程（单个试验）如下： 屏幕中央显示注视点，持续400毫秒。随后，在屏幕两侧各呈现两列方块，要求参与者猜测哪一侧藏有虚拟“硬币”。在作出React选择后，仅展示其选定的一侧，并保持500毫秒。 接着是500毫秒的空屏时间。 最后通过图形告知被试是否猜对。如果错误，则显示一个红色方块；若正确，则在红方块上加一枚“硬币”，该画面持续50毫秒，以此结束一次实验轮次。
     
  • SSM框架集成代码（包含登录注册功能）
    优质
    本项目为基于SSM框架开发的Web应用实例，涵盖了用户登录与注册的核心功能。通过详细整合Spring、Spring MVC和MyBatis技术，实现前后端数据交互及业务逻辑处理，适合初学者研究学习。 SSM框架整合代码（包含登录注册功能）已经编写完成，并且大部分关键部分都已添加了详细注释，作为个人记录使用。压缩包内包括项目文件夹及数据库表。 1. 该项目基于gradle构建，请在首次使用前下载所需的jar包。 2. 使用的spring版本为4.3，mybatis版本为3.4。 3. 整合过程通过代码中的注释进行说明。 4. 在开始使用之前，请先到项目资源目录下的jdbc.properties文件中修改数据库连接信息。
     
  • 集成学习实践.pdf集成学习实践.pdf集成学习实践.pdf集成学习实践.pdf
    优质
    《集成学习实践》是一份深入探讨如何将多种机器学习模型结合以提升预测准确性的实用指南。涵盖Boosting、Bagging等核心算法及其应用案例。 集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成 learning.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf集成学习.pdf
     
  • SSM学习系统的代码.rar
    优质
    这段资料是关于SSM（Spring, Spring MVC, MyBatis）框架的学习系统源代码，适合初学者下载研究和实践。包含各种示例项目以帮助理解如何整合使用这三个技术栈进行Java web开发。 基于Java SSM框架完成的系统代码。