Java EE 7 与 Angular 集成开源项目介绍

Java EE 7 与 Angular 集成开源项目介绍

javaee7-angular Java EE 7 with Angular javaee7-angular 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/javaee7-angular

该项目是一个开源的Java EE 7与Angular集成示例应用,主要使用Java和JavaScript进行开发。

1. 项目基础介绍

本项目旨在展示如何将Java EE 7和Angular技术栈结合使用,构建现代化、响应式的Web应用。项目利用Java EE 7提供的后端服务支持,以及Angular在前端展现层的强大能力,实现了一个完整的CRUD(创建、读取、更新、删除)应用程序。项目的代码托管在GitHub上,便于开发者学习、使用和贡献。

主要编程语言:

  • Java:用于后端服务开发。
  • JavaScript:配合Angular框架用于前端界面开发。

2. 项目的核心功能

  • RESTful服务:后端通过Java EE 7的RESTful API提供数据服务,支持前端数据的增删改查。
  • 前端界面:使用Angular构建动态、互动性强的前端界面,实现用户与数据的交互。
  • 数据验证:后端和前端均实现了数据验证功能,确保数据的准确性和有效性。
  • 响应式设计:界面设计支持各种设备,包括桌面、平板和移动设备,提供良好的用户体验。

3. 项目最近更新的功能

最近项目的更新主要包含了以下内容:

  • 优化了依赖管理:通过使用npm和Grunt,项目更加便捷地管理前端依赖,并构建优化后的代码。
  • 改进了部署流程:更新了项目部署文档,简化了在Wildfly、Glassfish和TomEE等服务器上的部署步骤。
  • 代码质量提升:进行了代码重构,提高了代码的可读性和维护性。
  • 新增示例博客:提供了与项目相关的博客文章,帮助开发者更好地理解Java EE 7与Angular集成的方法和技巧。

通过这些更新,项目不仅增强了开发者体验,也提高了整体的应用性能和稳定性。

javaee7-angular Java EE 7 with Angular javaee7-angular 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/javaee7-angular

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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