观点:讨论来讨论去,还是讨论用哪个框架。。。

本文深入探讨了J2EE技术的核心概念,从基础知识出发,解析了JDK、Spring、Hibernate等主流框架的原理及应用,并最终回归基本组件如jsp、servlet和jdbc,揭示了它们在现代应用开发中的地位与作用。
刚开始我们也提到,学会怎么使用框架只是程序员的基本功,但是我们目标不应该满足于此。所以我也建议大家多看别人优秀的框架是如何实现的,请问有多少人熟悉JDK/spring等的代码,如果你熟悉了也不需要看别人写的书要怎么怎么配置了。而且那种用法比较优秀,比较容易实现也会心里有底。只会跟着设计编码,不会思考因果关系的人那是程序员。当然我本身也是个程序员。。

以前公司也有尝试自己写框架实现整个流程的,我不用spring mvc,我自己写一个表示层的实现也是可以的吧,无非就是servlet或者filterchain而已? 拿到请求就根据配置路由到不同的服务不同的方法去执行而已,反射,annotation,xml都可以实现,笨点hardcode也可以的。就我理解最后都是调用servlet 的dispatcher去干活的,貌似spring mvc就是这样。
spring也可以不要啊,所谓的IOC不就是把bean都自定义在一个hashmap里面,外加一些功能,每次取的时候给他需要的东西就好。所谓AOP也可以不用啊,就是在方法前后加上一些advice,加些逻辑,笨点,手写行吧。
hibernate和ibatis到最后都是sql而已,无非是想办法让你更容易写sql,hql最后不都是变成sql啊, 会写sql就会写代码了。

最后回到根本裸泳的时代, 那本质就是jsp/servlet/jdbc。 jsp/servlet又是对http协议的封装而已,jdbc就是对数据操作的封装而已,webservice又是xml+http的封装,再底层又是0101的二进制了....

虽然以上总结过于简单化,不过我认为这个就是J2EE的本质所在。学习Java的基础知识才皇道。最后我学艺不算很精,以上也许是个歪论。。。

但最后经过试验之后公司还是回归了spring框架,自己维护一套表示层或者业务层框架而又跟主业不太相关时,那个代价也太大了点,而且功能无法跟不断升级的开源框架比。
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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