“超高频SSM面试点+源码解析+实战PDF”,一次性干掉全拿走

《SSM深入解析》目录导航与汇总 《SSM深入解析》 文章目录1 谈谈SSM框架和Redis2 类加载器、反射和动态代理3 设计模式4 了解Spring MVC5 Spring MVC基础6 深入Spring MVC的九大组件7 Spring MVC基础应用8 Spring MVC核心应用9 MyBatis组件10 MyBatis的XML配置文件11 MyBatis的XML映射文件 为方便订阅的朋友查看,本文将已更新的文章整理出来(为方便有的朋友想直接学习实战部分,实战部分已经开了专栏,欢迎订阅:(SSM项目实战)[https://blog 阅读详情

重识SSM,“超高频面试点”+“源码解析”+“实战PDF”,一次性干掉全拿走!!

01 超高频面试点知识篇

1.1 Spring超高频面试点

Spring超高频面试点答案详解

  • 1、不同版本的 Spring Framework 有哪些主要功能?
  • 2、什么是 Spring Framework?
  • 3、列举 Spring Framework 的优点。
  • 4、Spring Framework 有哪些不同的功能?
  • 5、Spring Framework 中有多少个模块,它们分别是什么?
  • 6、什么是 Spring 配置文件?
  • 7、Spring 应用程序有哪些不同组件?
  • 8、使用 Spring 有哪些方式?
  • 9、什么是 Spring IOC 容器?
  • 10、什么是依赖注入?
  • 11、可以通过多少种方式完成依赖注入?
  • 12、区分构造函数注入和 setter 注入
  • 13、spring 中有多少种 IOC 容器?
  • 14、区分 BeanFactory 和 ApplicationContext。
  • 15、列举 IoC 的一些好处。
  • 16、Spring IoC 的实现机制。
  • 17、什么是 spring bean?
  • 18、spring 提供了哪些配置方式?
  • 19、spring 支持集中 bean scope?
  • 20、spring bean 容器的生命周期是什么样的?
  • 21、什么是 spring 的内部 bean?
  • 22、什么是 spring 装配
  • 23、自动装配有哪些方式?
  • 24、自动装配有什么局限?
  • 25、什么是基于注解的容器配置
  • 26、如何在 spring 中启动注解装配?
  • 27、@Component, @Controller, @Repository
  • 28、@Required 注解有什么用?
  • 29、@Autowired 注解有什么用?
  • 30、@Qualififier 注解有什么用?
  • 31、@RequestMapping 注解有什么用?
  • 32、spring DAO 有什么用?
  • 33、列举 Spring DAO 抛出的异常。
  • 34、spring JDBC API 中存在哪些类?
  • 35、使用 Spring 访问 Hibernate 的方法有哪些?
  • 36、列举 spring 支持的事务管理类型
  • 37、spring 支持哪些 ORM 框架
  • 38、什么是 AOP?
  • 39、什么是 Aspect?
  • 40、什么是切点(JoinPoint)
  • 41、什么是通知(Advice)?
  • 42、有哪些类型的通知(Advice)?
  • 43、指出在 spring aop 中 concern 和 cross-cuttingconcern 的不同之处。
  • 44、AOP 有哪些实现方式?
  • 45、Spring AOP and AspectJ AOP 有什么区别?
  • 46、如何理解 Spring 中的代理?
  • 47、什么是编织(Weaving)?
  • 48、Spring MVC 框架有什么用?
  • 49、描述一下 DispatcherServlet 的工作流程
  • 50、介绍一下 WebApplicationContext
  • 51、什么是 spring?
  • 52、使用 Spring 框架的好处是什么?
  • 53、Spring 由哪些模块组成?
  • 54、Spring的IOC和AOP机制
  • 55、Spring中Autowired和Resource关键字的区别
  • 56、依赖注入的方式有几种,各是什么?
  • 57、讲一下什么是Spring
  • 58、Spring MVC流程
  • 59、springMVC是什么
  • 60、SpringMVC怎么样设定重定向和转发的?
  • 61、SpringMVC常用的注解有哪些
  • 62、Spring的AOP理解
  • 63、Spring的IOC理解
  • 64、解释一下spring bean的生命周期
  • 65、解释Spring支持的几种bean的作用域。
  • 66、Spring基于xml注入bean的几种方式
  • 67、Spring框架中都用到了哪些设计模式
  • 68、核心容器(应用上下文) 模块
  • 69、BeanFactory – BeanFactory 实现举例。
  • 70、XMLBeanFactory
  • 71、解释 AOP 模块
  • 72、解释 JDBC 抽象和 DAO 模块
  • 72、解释对象/关系映射集成模块。
  • 73、解释 WEB 模块。
  • 74、Spring 配置文件
  • 75、什么是 Spring IOC 容器?
  • 76、IOC 的优点是什么?
  • 77、ApplicationContext 通常的实现是什么?
  • 78、Bean 工厂和 Application contexts 有什么区别?
  • 79、一个 Spring 的应用看起来象什么?
  • 80、什么是 Spring 的依赖注入?
  • 81、有哪些不同类型的 IOC(依赖注入)方式?
  • 82、哪种依赖注入方式你建议使用,构造器注入,还是 Setter方法注入?
  • 83、什么是 Spring beans?
  • 84、一个 Spring Bean 定义 包含什么?
  • 85、如何给 Spring 容器提供配置元数据?
  • 86、你怎样定义类的作用域?
  • 87、解释 Spring 支持的几种 bean 的作用域。
  • 88、Spring 框架中的单例 bean 是线程安全的吗?
  • 89、解释 Spring 框架中 bean 的生命周期
  • 90、哪些是重要的 bean 生命周期方法?你能重载它们吗?
  • 91、什么是 Spring 的内部 bean?
  • 92、在 Spring 中如何注入一个 java 集合?
  • 93、什么是 bean 装配?
  • 94、什么是 bean 的自动装配?
  • 95、解释不同方式的自动装配 。
  • 96、自动装配有哪些局限性
  • 97、你可以在 Spring 中注入一个 null 和一个空字符串吗?
  • 98、什么是基于 Java 的 Spring 注解配置? 给一些注解的例子
  • 99、什么是基于注解的容器配置?
  • 100、怎样开启注解装配?
  • 101、@Required 注解
  • 102、@Autowired 注解
  • 103、@Qualififier 注解
  • 104、在 Spring 框架中如何更有效地使用 JDBC?
  • 105、JdbcTemplate
  • 106、Spring 对 DAO 的支持
  • 107、使用 Spring 通过什么方式访问 Hibernate?
  • 108、Spring 支持的 ORM
  • 109、如何通过 HibernateDaoSupport 将 Spring 和 Hibernate结合起来?
  • 110、Spring 支持的事务管理类型
  • 111、Spring 框架的事务管理有哪些优点?
  • 112、你更倾向用那种事务管理类型?
  • 113、解释 AOP
  • 114、Aspect 切面
  • 115、在 Spring AOP 中,关注点和横切关注的区别是什么?
  • 116、连接点
  • 117、通知
  • 118、切点
  • 119、什么是引入?
  • 120、什么是目标对象?
  • 121、什么是代理?
  • 122、有几种不同类型的自动代理?
  • 123、什么是织入。什么是织入应用的不同点?
  • 124、解释基于 XML Schema 方式的切面实现。
  • 125、解释基于注解的切面实现
  • 126、什么是 Spring 的 MVC 框架?
  • 127、DispatcherServlet
  • 128、WebApplicationContext
  • 129、什么是 Spring MVC 框架的控制器?
  • 130、@Controller 注解
  • 131、@RequestMapping 注解

Spring超高频面试点答案详解

1.2 MyBatis超高频面试点

MyBatis超高频面试点答案详解

  • 1、什么是 Mybatis?
  • 2、Mybaits 的优点
  • 3、MyBatis 框架的缺点
  • 4、MyBatis 框架适用场合
  • 5、MyBatis 与 Hibernate 有哪些不同?
  • 6、#{}和${}的区别是什么?
  • 7、当实体类中的属性名和表中的字段名不一样 ,怎么办 ?
  • 8、 模糊查询 like 语句该怎么写?
  • 9、通常一个 Xml 映射文件,都会写一个 Dao 接口与之对应,请问,这个 Dao 接口的工作
  • 原理是什么?Dao 接口里的方法,参数不同时,方法能重载吗?
  • 13、如何获取自动生成的(主)键值?
  • 14、在 mapper 中如何传递多个参数?
  • 15、Mybatis 动态 sql 有什么用?执行原理?有哪些动态 sql?
  • 16、Xml 映射文件中,除了常见的 select|insert|updae|delete标签之外,还有哪些标签?
  • 17、Mybatis 的 Xml 映射文件中,不同的 Xml 映射文件,id 是否可以重复?
  • 18、为什么说 Mybatis 是半自动 ORM 映射工具?它与全自动的区别在哪里?
  • 19、 一对一、一对多的关联查询 ?
  • 20、MyBatis 实现一对一有几种方式?具体怎么操作的?
  • 21、MyBatis 实现一对多有几种方式,怎么操作的?
  • 22、Mybatis 是否支持延迟加载?如果支持,它的实现原理是什么?
  • 23、Mybatis 的一级、二级缓存
  • 24、什么是 MyBatis 的接口绑定?有哪些实现方式?
  • 25、使用 MyBatis 的 mapper 接口调用时有哪些要求?
  • 26、Mapper 编写有哪几种方式?
  • 27、简述 Mybatis 的插件运行原理,以及如何编写一个插件。
  • 28、MyBatis实现一对一有几种方式?具体怎么操作的 ?

MyBatis超高频面试点答案详解

1.3 SpringMVC超高频面试点

SpringMVC超高频面试点详解

  • 1、什么是SpringMvc?
  • 2、Spring MVC的优点?
  • 3、SpringMVC工作原理?
  • 4、SpringMVC流程?
  • 5、SpringMVC的控制器是不是单例模式?如果是,有什么问题?怎么解决?
  • 6、如果你也用过Struts2。简单介绍一下SpringMVC和Struts2的区别有哪些?
  • 7、SpingMvc 中的控制器的注解一般用那个,有没有别的注解可以替代?
  • 8、 @RequestMapping 注解用在类上面有什么作用?
  • 9、怎么样把某个请求映射到特定的方法上面?
  • 10、如果在拦截请求中,我想拦截 get 方式提交的方法,怎么配置?
  • 11、怎么样在方法里面得到 Request,或者 Session?
  • 12、我想在拦截的方法里面得到从前台传入的参数,怎么得到?
  • 13、如果前台有很多个参数传入,并且这些参数都是一个对象的,那么怎么样快速得到这个对象?
  • 14、SpringMvc 中函数的返回值是什么?
  • 15、SpringMVC 怎么样设定重定向和转发的?
  • 16、SpringMvc 用什么对象从后台向前台传递数据的?
  • 17、SpringMvc 中有个类把视图和数据都合并的一起的,叫什么?
  • 18、怎么样把 ModelMap 里面的数据放入 Session 里面?
  • 19、SpringMVC怎么和Ajax相互调用的?
  • 20、当一个方法向 AJAX 返回特殊对象,譬如 Object,List 等,需要做什么处理?
  • 21、SpringMvc 里面拦截器是怎么写的?

SpringMVC超高频面试点答案详解

注意一下啦:篇幅有限,以上的SSM“超高频面试点篇”的详情面试解析不便全部展示,不过答案都是有整理的(从截图就能看的出)。无论是“超高频面试点篇”的答案还是“源码解析篇”、“实战篇”的PDF都有整理成册,

02 源码解析篇

2.1 MyBatis源码解析

MyBatis源码解析PDF目录

第2章 配置文件解析过程

第3章 印射文件解析过程

第4章 SQL执行流程

第5章 内置数据源

第6章 缓存机制

第7章 插件机制

SpringMVC源码解析

SpringMVC源码解析PDF目录

分为四篇:网站基础知识、俯视SpringMVC、SpringMVC组件分析、总结与补充

  • 第一篇:网站基础知识

第一篇:网站基础知识

  • 第二篇:俯视SpringMVC

第二篇:俯视SpringMVC

  • 第三篇:SpringMVC组件分析

第三篇:SpringMVC组件分析

  • 第四篇:总结与补充:异步请求

第四篇:总结与补充:异步请求

Spring源码解析

Spring源码解析PDF

Spring源码解析PDF

03 实战篇

3.1 Spring+Mybatis企业应用实战

重点介绍如何整合SpringMVC4+MyBatis3进行Java EE开发,主要是包括三个部分。

目录1

  • 第一部分详细介绍SpringMVC框架的用法
  • 第二部分是介绍MyBatis框架的用法
  • 第三部分重点讲解SpringMVC4+MyBatis3的整合,并示范开发了一个包含6个表、表之间具有复杂的关联映射关系,且业务功能也相对完善的HRM人事管理系统案例,希望让学习此书的人理论联系实际,将这两个框架真正运用到实际开发当中去。

目录2

Spring+Mybatis企业应用实战内容详解

总结撒花

重识SSM框架,这次从“超高频面试点篇”、“源码解析篇”以及“实战篇”三个大方向深入解读

基于java Web整合SSM实现高校学生选课系统项目源码分享 java课程设计 系统介绍 对于高校学生选课系统来说,针对的用户一般为学生,所以根据用户的需求,要求高校学生选课系统界面设计美观大方、操作简捷灵活,同时在该系统中用户要求必须实现课程信息的具体管理,学生查看历史选课情况,学生注册和选课,已选课学生信息的统计功能。 操作注意事项 本系统的后台用户名为:,密码为: 操作流程 (1)访问本系统,首先进入系统登录页面。也可通过首页的“新用户注册”超链接注册新的用户。 (2)本系统将用户角色分为两种,分别为学生模块和管理模块,学生可以选择课程,管理员可以添加、修改、删除课程。 附加MySQL数据库 (1)将MR\10\WebRoot\Database文件夹中的扩展名为db_database10.sql的文件拷贝到本地机器中。 (2)打开MySQL的“MySQL Administrator”,并登录(本系统需要使用root和111登录),然后单击restore节点,在右侧单击“Open backup File”按钮,在弹出的对话框中,选择db_database10.sql文件,并单击“打开”按钮。 (3)单击“Open Restore”按钮, 立即下载

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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