SSM组合+ springmvc+mybatis+shiro+restful+bootstrap

平台简介

        Jeesz是一个分布式的框架,提供项目模块化、服务化、热插拔的思想,高度封装安全性的Java EE快速开发平台。

        Jeesz本身集成Dubbo服务管控、Zookeeper注册中心、Redis分布式缓存技术、FastDFS分布式文件系统、ActiveMQ异步消息中间件、Nginx负载均衡等分布式技术

        使用Maven做项目管理,项目模块化,提高项目的易开发性、扩展性

        以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流引擎等。

        前端集成Bootstrap4 metronic框架,UI响应式、扁平化布局,适应所有PC、Pad、Anroid、ios 移动设备等。

        Jeesz主要定位于互联网企业架构,已内置企业信息化系统的基础功能和高效的代码生成工具,包括:系统权限组件、数据权限组件、数据字典组件、核心工具 组件、视图操作组件、工作流组件、代码生成等。采用分层设计、双重验证、提交数据安全编码、密码加密、访问验证、数据权限验证。

        Jeesz目前包括以下模块项目,后台系统管理系统,RestFul独立服务系统、Scheduler定时调度系统、内容管理(CMS)系统、在线办公(OA)系统、我的待办(Task服务)、我的收藏(Bookmark服务)。

        后台管理系统包括企业组织架构(用户管理、机构管理、区域管理)、菜单管理、角色权限管理、字典管理等功能;

        RestFul独立提供标准Rest服务API,您可以快速实现自己的业务,提供需要的服务;

        Quartz定时调度系统可以动态配置您的任务规则等;


        内容管理(CMS)系统,包括内容管理,栏目管理、站点管理、公共留言、文件管理、前端网站展示等功能;

        在线办公(OA)系统,主要提供简单的流程实例。

        Jeesz提供了常用工具进行封装,包括日志工具、缓存工具、服务器端验证、数据字典、当前组织机构数据(用户、机构、区域)以及其它常用小工具等。另外 还提供一个强大的在线 代码生成 工具,此工具提供简单的单表、一对多、树结构功能的生成,如果对外观要求不是很高,生成的功能就可以用了。使用了Jeesz基础框架,可以提高快速开发效 率。

内置功能(只列了一部分功能)

1.用户管理:用户是系统操作者,该功能主要完成系统用户配置。

2.机构管理:配置系统组织机构(公司、部门、小组),树结构展现,可随意调整上下级。

3.区域管理:系统城市区域模型,如:国家、省市、地市、区县的维护。

4.菜单管理:配置系统菜单,操作权限,按钮权限标识等。

5.角色管理:角色菜单权限分配、设置角色按机构进行数据范围权限划分。

6.字典管理:对系统中经常使用的一些较为固定的数据进行维护,如:是否、男女、类别、级别等。

7.操作日志:系统正常操作日志记录和查询;系统异常信息日志记录和查询。

8.连接池监视:监视当期系统数据库连接池状态,可进行分析SQL找出系统性能瓶颈。

9.工作流引擎:实现业务工单流转、在线流程设计器。

开发工具

1.Eclipse IDE:采用Maven项目管理,模块化。

2.代码生成:通过界面方式简单配置,自动生成相应代码,目前包括三种生成方式(增删改查):单表、一对多、树结构。生成后的代码如果不需要注意美观程度,生成后即可用。

技术选型(只列了一部分技术)

1、后端

服务框架:Dubbo、zookeeper、Rest服务

缓存:Redis、ehcache

消息中间件:ActiveMQ

负载均衡:Nginx

分布式文件:FastDFS

数据库连接池:Alibaba Druid 1.0

核心框架:Spring framework

安全框架:Apache Shiro 1.2

视图框架:Spring MVC 4.0

服务端验证:Hibernate Validator 5.1

布局框架:SiteMesh 2.4

工作流引擎:Activiti 5.15

任务调度:quartz 1.8.5

持久层框架:MyBatis 3.2

日志管理:SLF4J 1.7、Log4j

工具类:Apache Commons、Jackson 2.2、Xstream 1.4、Dozer 5.3、POI

2、前端

JS框架:JQuery 1.9。

CSS框架: Bootstrap 4 metronic

客户端验证:JQuery Validation Plugin。

富文本:CKEcitor

文件管理:CKFinder

动态页签:Jerichotab

数据表格:jqGrid

对话框:jQuery jBox

树结构控件:jQuery zTree

其他组件:Bootstrap 4 metronic

3、支持

服务器中间件:Tomcat 6、7、Jboss 7、WebLogic 10、WebSphere 8

数据库支持:目前仅提供mysql数据库的支持,但不限于数据库,下个版本升级多数据源切换和数据库读写分离: 如:Oracle、SqlServer、H2等

支持开发环境:Eclipse、MyEclipse、Ras、Idea等

愿意了解框架技术或者源码的朋友直接加QQ(2042849237)









愿意了解更多的技术知识分享可参考源码:http://minglisoft.cn/technology

朋友需要请加球球:二零四二八四九二三七

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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