Appfuse & Appfuse Light & Struts 2

Appfuse与Struts 2介绍
最新推荐文章于 2015-05-13 21:23:42 发布
最新推荐文章于 2015-05-13 21:23:42 发布 · 75 阅读 · 0
文章标签：

#Appfuse #Struts

Appfuse & Appfuse Light & Struts 2
iteye_19871
关注
Appfuse Struts2 Maven install
技术积累
10-29 167
下面是成功时的输出，做个记录。 有些测试暂时无法通过，可以在pom.xml中过滤掉： [code="xml"] maven-surefire-plugin 2.7.2 ...
AppFuse 2.x 教程
04-20 1363
原帖地址：http://appfuse.org/display/APF/AppFuse+QuickStart+-+Chinese 要开始使用 AppFuse 2.x 开发 Java EE 应用，请参照以下操作进行： 目录 建立 一个新的项目。运行 它。玩得开心. 建立一个项目 搭建您的 开发环境 - 或者按以下步骤进行（如果您是个经验丰富的人）。 下载
关于AppFuse的一些问题的解答
04-08 172
下面是我为一位网友关于AppFuse的问题的解答，供参考。 --------------------- 1.appfuse是将ssh继承开发的吧！运用ant,还能实现Tapestry ，不可谓不强大，我想知道，他还实现了什么？还能实现什么？ --------------------- [Ben] Appfuse不是继承，而是整合了SSH。不仅整合了Struts2, Spring, Hibe...
appFuse2.x第二篇
航海日志
05-13 536
原文网址:http://blog.youkuaiyun.com/xiong2009/archive/2007/08/23/1756508.aspx Tutorials for AppFuse 2.x are a work in progress. To develop an application with AppFuse, you generally create POJOs and configure
开源框架的集成:AppFuse
编程资料大全
01-19 144
为了学习如何集成各种开源技术，比如Hibernate, Spring, Struts, 以及Ant/XDoclet, 创建了AppFuse。 AppFuse 的迷人之处在于你可以开始接触Hibernate, Spring, 以及Struts 而不用对他们了解甚多。使用测试驱动的开发， AppFuse 以及其教程叫告诉你如何快速有效的开发J2EE web 应用。 AppFuse的诞生 2002年...
Integrating Struts 2 + JSF + Facelets
joerong666
03-28 145
Integrating Struts 2 + JSF + Facelets What if you didn't have to choose between a request-based framework and a component-based framework? What if you could use them together and use request-based for...
通过AppFuse创建ssh工程问题总结
技术积累
04-27 147
[b]一、安装Maven及m2eclipse插件[/b] 这部分Maven的安装比较简单，不再详述。m2eclipse的安装有一些注意事项，参看如下文章： [url]http://up2pu.iteye.com/blog/1019251[/url] m2eclipse的新版本还不稳定，创建appfuse工程时可能会出现问题。请按照上面的方法安装稳定版本。 [b]二、创建appfuse工...
AppFuse QuickStart - Chinese
wwwqvod的专栏
06-26 2633
要开始使用 AppFuse 2.x 开发 Java EE 应用，请参照以下操作进行：目录建立 一个新的项目。运行 它。玩得开心.建立一个项目 搭建您的 开发环境 - 或者按以下步骤进行（如果您是个经验丰富的人）。 下载 并安装 JDK 5+ （请确认您的 JAVA_HOME 环境变量指向该 JDK，而不是一个 JRE） 。下载 并安装 MySQL 5.x
AppFuse Lite1.8开始支持Wicket
猪笨笨
04-27 114
发现AppFuse Lite是个很有意思的小东东，它提供基于各种框架的CRUD操作，包括最流行的Struts，还有Wicket,Tapestry,JSF. 有兴趣的朋友不仿看看! 这是Tapestry的 http://demo.raibledesigns.com/appfuse-light-tapestry/users.html 这是Wicket的 http://demo.raibledesign...
appfuse-tutorial-struts-1.6.zip_appfuse
09-24
这个"appfuse-tutorial-struts-1.6.zip"文件是一个基于Struts 1.6的AppFuse教程，用于指导开发者如何构建一个企业级的人员管理系统。Struts是Apache软件基金会下的一个开源框架，专门用于构建基于MVC（Model-View-...
appfuse-light-webwork-spring-jdbc-1.8.2.zip_Java 8_appfuse_webwo
09-20
AppFuse Light是AppFuse项目的一个精简版本，专为那些希望快速启动新项目的开发者设计。在"appfuse-light-webwork-spring-jdbc-1.8.2.zip"这个压缩包中，我们能看到一个基于Java 8、WebWork、Spring和JDBC的项目实例...
使用Struts2与AppFuse2构建应用教程
"Using Struts 2 - AppFuse 2 - Confluence(1).pdf" 这篇文档是关于如何使用Struts 2框架结合AppFuse 2在Confluence中创建应用程序的教程。AppFuse是一个开源项目，它提供了一个基础架构来快速开发企业级Web应用，...
Struts2与AppFuse2实现详细教程：创建排序与验证功能
本教程将深入探讨如何在Struts2框架下结合AppFuse2构建高效的Master/Detail界面。Struts2是一个强大的Java Web MVC框架，而AppFuse2则是一个集成的Web应用程序开发框架，它简化了开发过程，提供了一系列预配置的服务...
学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
12-04
学递来啦高校快递末端物流配送需求对接众包服务平台项目_高校学生快递代取互助资源共享社区生态体系_面向当代大学生解决校园内快递包裹最后一公里配送难题通过众包模式实现需求发布与接单构建.zip
【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文档围绕“四杆机构分析”展开，介绍了一种基于给定系统几何参数执行四杆机构运动学分析的研究方法，并提供了完整的Matlab代码实现。四杆机构作为机械系统中的经典【四杆机构分析】根据给定的系统几何参数执行四杆机构分析研究（Matlab代码实现）连杆机构，其运动特性分析在自动化、机器人、车辆工程等领域具有重要应用价值。文档内容涵盖机构的位置、速度和加速度分析，通过矢量闭环法建立数学模型，利用Matlab进行数值计算与可视化仿真，帮助用户理解机构的运动规律。此外，文档还展示了代码的模块化结构，便于扩展至其他连杆机构分析。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和机械原理知识的本科高年级学生、研究生及从事机械系统仿真与设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握四杆机构的运动学建模方法；②学习如何使用Matlab实现机构的位姿分析与动态仿真；③为后续复杂机构设计与机器人运动学研究打下基础；④适用于课程设计、科研项目或工程验证中的机构分析任务。; 阅读建议：建议读者结合机械原理教材中的四杆机构理论，逐步调试Matlab代码，观察各参数变化对机构运动的影响，并尝试修改几何参数或扩展至多连杆系统，以加深对运动学分析的理解。
这是一个从零开始独立构建的现代化前端项目它诞生于2022年旨在通过一个完整可运行的应用实例为前端开发初学者与进阶者提供一个绝佳的学习范本与二次开发基础_该项目深入实践了原生.zip
最新发布
12-04
这是一个从零开始独立构建的现代化前端项目它诞生于2022年旨在通过一个完整可运行的应用实例为前端开发初学者与进阶者提供一个绝佳的学习范本与二次开发基础_该项目深入实践了原生.zip
采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案，采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法对多源传感器数据进行融合处理，最终输出目标的滤波后位置信息，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性，尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境，如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，EKF作为多传感器的融合算法，最终输出目标的滤波位置（Matlab代码实现）机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建，以及EKF算法的具体实现步骤，具有较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法；②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发；③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑，可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性，并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
智能汽车基于BEV+Transformer的传感器融合架构：多模态感知系统设计与数据闭环优化
12-04
内容概要：文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势，重点阐述了BEV（鸟瞰图视角）端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求，而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合，在保证感知精度的同时兼顾算力可行性，显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外，文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战，提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系，通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化，降低对人工标注的依赖，提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群：从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师，以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者；具备一定自动驾驶基础知识，希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标：①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线；②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑；③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考； 阅读建议：本文侧重技术趋势分析与系统级思考，建议结合实际项目背景阅读，重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法，并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值