JNPF快速开发平台-简单快速高效开发java项目_框架

JNPF是一个采用前后端分离技术的B/S架构开发平台,支持多端使用,如APP和PC。它简化了Java项目开发,提供了一站式的开发体验。该平台主要技术包括SpringBoot、MybatisPlus、Vue等,前后端独立部署,前端通过HTTP请求调用后端RESTful API,实现高效解耦。

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JNPF快速开发平台-简单快速高效开发java项目_框架

JNPF快速开发平台采用前后端分离技术、采用B/S架构开发,形成一站式开发多端(APP+PC)使用。

使用JNPF开发平台可以简单、快速、高效的构建各种类型java项目。

JAVA版介绍

JNPF.java版采用前后端分离,可将代码直接导入idea运行,也可将前后端代码利用ngnix分开部署。

JNPF主体架构、技术

采用前后端分离技术,主体架构为B/S,PC端和APP混合开发。

前后端分离特点

JNPF快速开发平台平台采用全新的前后端分离架构模式。前后端分离已成为互联网项目开发的业界标准使用方式,通过 nginx+tomcat 等方式(也可以中间加一个nodejs)有效的进行解耦,并且前后端分离会为以后的大型分布式架构、弹性计算架构、微服务架构、多端化服务(多种客户端,例如:浏览器,车载终端,安卓,IOS 等等)打下坚实的基础。

JNPF快速开发平台的前端项目与后端项目是两个项目,需要独立部署,两个不同的工程,两个不同的代码库,前端通过 ajax 来调用 http 请求调用后端的restful api。前端只需要关注页面的样式与动态数据的解析和渲染,而后端专注于具体业务逻辑。

主要技术栈

前端

JS框架:jquery, bootstrap, vue

UI框架:bootstrap、ElementUI

富文本编辑:UEditor

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JNPF (Java Native Performance Framework) 是一个用于快速开发高性能 Java 应用的框架,它并不直接支持 AI 助手的开发,因为 JNPF 主要是优化 Java 程序与本地库之间的交互,提升性能。然而,如果你想要结合 Java 和 AI,通常会使用像 TensorFlow、Apache OpenNLP 或者 Spring Boot 中的机器学习库。 开发一个简单的基于 Java 的 AI 助手,你可以按以下步骤操作: 1. **环境准备**: - 安装 Java 开发工具(如 IntelliJ IDEA 或 Eclipse) - 如果需要深度学习,安装 JDK 和相应的 AI 框架 SDK(例如 TensorFlow 或 Deeplearning4j) 2. **项目初始化**: - 创建一个新的 Maven 或 Gradle 项目 3. **添加依赖**: - 对于深度学习,添加相关的 AI 库依赖,比如 `org.deeplearning4j:deeplearning4j-core` 或 `tensorflow:tensorflow` 4. **设计模型**: - 使用 Java 编写或配置你的 AI 模型(例如,使用 Keras API 或 DL4J 构建神经网络) ```java // 示例:使用DL4J创建简单神经网络 MultiLayerConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder() .list() .layer(new DenseLayer.Builder().nIn(10).nOut(5).build()) .layer(new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD) .activation(Activation.SOFTMAX) .nIn(5).nOut(numClasses) .build()) .setInputType(InputType.convolutionalFlat(28, 28, 1)) .build(); ``` 5. **训练模型**: - 准备数据集并训练你的模型(如果数据量大,可以考虑使用分布式训练) 6. **实现 AI 功能**: - 写一个服务类,接收用户的输入,通过预处理传递给模型,解析预测结果,并提供用户友好的响应 ```java public class AIAgent { private MultiLayerNetwork model; // 初始化模型 public void initModel() { model.initialize(config); // 加载已训练的模型参数 } // 用户输入处理和预测 public String predict(String userInput) { // ... 进行模型推理 ... } } ``` 7. **部署和服务化**: - 将 AI 助手作为 Web 服务部署(例如,Spring Boot 或 RESTful API),以便通过 HTTP 请求调用。 请注意,这只是一个基本框架,实际操作可能会更复杂,涉及到数据预处理、模型优化、错误处理等。关于 JNPF,由于它主要是性能优化,对于 AI 助手的开发影响不大,但在部署过程中可能会提高服务器的效率。
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