Spring项目安装与使用指南

Spring项目安装与使用指南

Spring响应式TYPECHO主题项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/spring5/Spring

目录结构及介绍

在下载并解压Spring项目后,其目录结构通常遵循以下模式:

.
├── .gitignore           # 版本控制忽略规则
├── README.md            # 项目说明文档
├── pom.xml              # Maven构建配置文件
├── src                  # 主要代码源目录
│   ├── main             # 生产环境代码
│   │   ├── java         # Java源码目录
│   │   │   └── com      # 包命名空间
│   │   │       └── example       # 应用示例包
│   │   ├── resources    # 配置资源文件
│   │   │   └── application.properties     # 应用属性配置文件
│   │   └── webapp        # Web应用相关资源
│   └── test             # 测试环境代码
│       ├── java         # 单元测试Java代码
│       └── resources    # 测试资源
└── target               # 构建目标目录
    └── classes          # 编译后的类文件

核心组件解释

  • src/main/java/com/example:存放主要业务逻辑和实体类。
  • src/main/resources/application.properties:用于设置Spring应用程序的基本属性。

启动文件介绍

Spring Boot简化了应用程序的启动过程,通过定义一个包含@SpringBootApplication注解的主类来实现自动配置和依赖管理。在Spring项目中,常见的启动点是带有此注解的一个类,例如:

package com.example;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

这个类即为主入口,它负责初始化整个应用程序,加载所有必要的组件和服务。

配置文件介绍

application.properties 是Spring Boot应用的核心配置文件之一,用于自定义运行时参数,如数据库连接细节、服务器端口等。一个典型的配置可能包括以下部分:

server.port=8080                   # 应用程序端口
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb?useSSL=false&serverTimezone=UTC   # 数据库连接URL
spring.datasource.username=myUser                         # 数据库用户名
spring.datasource.password=myPassword                     # 数据库密码

该文件提供了修改默认行为的能力,使开发人员能够定制应用程序以适应不同的部署环境或需求。

Spring响应式TYPECHO主题项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/spring5/Spring

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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