2013-5 SSH视频计划

本系列课程详细介绍了从基础到进阶的学习路径,包括Struts2框架的基础使用、Struts2与Hibernate的整合、面向对象编程、数据库操作、缓存管理、AOP等高级特性,以及Spring框架的基本应用,旨在帮助开发者深入理解并熟练掌握这些关键技术。

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5-21(Tue) Struts2 01-18 简介,HelloWorld,接受参数等。基础容器 9-12。

5-22(Wed) Struts2 19-34 返回参数等。基础容器 13-15。

5-23(Thur) Struts2 35-43 OGNL。基础IO 1-5。
5-24(Fri) Struts2 44-53 标签。基础IO 6-10。
5-25(Sat+) Struts2 54-68 BBS实践。基础常用类 1-13。
5-26(Sun+) 总结调试Struts实例。一周学习报告。



5-27(Mon) Struts2 69-73 I18N。基础线程 1-4。
5-28(Tue) Struts2 74-79 拦截器。基础线程 5-12。
5-29(Wed) Struts2 80-83 类型转换+Structs总结。
5-30(Thur) Struts2自由扩展阅读练习。基础网络 1-4。
5-31(Fri) Struts2自由扩展阅读练习。基础网络 5-8。一周学习报告。
6-1(Sat+) 外出。

6-2(Sun+) 外出。基础日期 1-8。


*基础gui等andorid补充。



6-3(Mon) Hibernate 1-7 简介,HelloWorld。基础面向对象 3-10。
6-4(Tue) Hibernate 8-19 环境搭建,基础配置。基础面向对象 11-16。
6-5(Wed) Hibernate 20-25 ID生成策略。基础面向对象 17-23。
6-6(Thur) Hibernate 26-34 CoreAPI。基础面向对象 24-32。
6-7(Fri) Hibernate 35-40 简单关联。基础面向对象 33-38。
6-8(Sat+) Hibernate 41-46 较复杂关联。总结源码+练习。基础面向对象 39-45。
6-9(Sun+) Hibernate 47-52 关联关系的CRUD_Cascade_Fetch。一周学习报告。



6-10(Mon+) Hibernate 53-63 映射,查询_HQL_EJBQL_QBC_QBE。练习作业。
6-11(Tue+) Hibernate 64-70 缓存,锁,其余问题。Hibernate总结。
6-12(Wed+) Hibernate自由扩展阅读练习。Junit 1-3。
6-13(Thur) Hibernate自由扩展阅读练习。Junit 4-8。Junit总结。
6-14(Fri) Spring 1-7    模拟Spring
6-15(Sat+) Spring 8-18 IOC,Annotation,自动注入等。
6-16(Sun+) Spring 19-26 AOP,DataSource等。一周学习报告。



6-17(Mon) Spring 27-30 与Hibernate整合,事务管理。
6-18(Tue) Hibernate 31-34 与Hibernate整合,基础封装。
6-19(Wed) Hibernate 35-37 SSH架构历史上
6-20(Thur) Hibernate 38-42 SSH架构历史下
6-21(Fri) Hibernate 43-45 用户列表,Struts Plugin。
6-22(Sat+) Hibernate 46-49。知识点总结,常见问题。Spring自由扩展阅读练习。

6-23(Sun+) Hibernate 47-52 SSH自由扩展阅读练习。一周学习报告。一月学习报告。制定下月学习计划。



内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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