java 开源大全

本文介绍了多个流行的Java开源框架,包括Spring、WebWork、Struts、Hibernate等,涵盖了MVC架构、对象关系映射等多个方面,并提供了相关资源链接。
http://www.open-open.com/

这里面有Java所有开源的东西,
Spring是一个解决了许多在J2EE开发中常见的问题的强大框架。
WebWork是由OpenSymphony组织开发的,致力于组件化和代码重用的拉出式MVC模式J2EE Web框架。
Struts是一个基于Sun J2EE平台的MVC框架,主要是采用Servlet和JSP技术来实现的。
Hibernate是一个开放源代码的对象关系映射框架,它对JDBC进行了非常轻量级的对象封装,使得Java程序员可以随心所欲的使用对象编程思维来操纵数据库。
Quartz是OpenSymphony开源组织在Job scheduling领域又一个开源项目,它可以与J2EE与J2SE应用程序相结合也可以单独使用。
Velocity是一个基于java的模板引擎(template engine)。
HSQLDB(Hypersonic SQL)是纯Java开发的关系型数据库,并提供JDBC驱动存取数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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