Spring Boot和SpringMVC的关系

Spring和SpringMVC的关系?SpringMVC框架是干什么的? SpringMVC简化了Servlet那些部分? 阅读详情

Spring Boot和SpringMVC都是Spring框架的一部分,但它们的作用和使用方式有所不同。为了更好地理解它们的关系,我们可以从以下几个方面进行详细说明:

1. SpringBoot的作用

SpringBoot是一个开源框架,它的目的是简化Spring应用程序的配置和部署。它通过提供自动配置、内嵌Web服务器(如Tomcat、Jetty等)以及约定优于配置的方式,降低了我们开发时配置的工作量。SpringBoot并不专门面向Web开发,它可以用于构建各种类型的Spring应用,包括Web应用、微服务应用、批处理任务等。

2. SpringMVC的作用

SpringMVC(Model-View-Controller)是Spring框架中的一个Web模块,用于构建基于Servlet的Web应用程序。它是一个请求-响应模型,负责处理用户请求并将响应返回给用户。SpringMVC的核心功能包括请求分发、控制器映射、视图解析等,它将Web应用的不同层次(如Model、View、Controller)分离开,便于管理和扩展。

3. SpringBoot和SpringMVC的关系

  • SpringMVC是SpringBoot的一部分:SpringBoot自带了SpringMVC的支持,可以自动配置SpringMVC应用程序。也就是说,当你使用SpringBoot开发Web应用时,SpringBoot会自动配置SpringMVC所需的组件,在开发中我们无需手动配置。
  • 自动配置:在SpringBoot中,你只需要在pom.xml(Maven)或build.gradle(Gradle)中添加Spring Web依赖,SpringBoot会自动配置SpringMVC组件(如DispatcherServlet、HandlerMapping等),而你无需在web.xml或配置类中显式地声明它们。
  • 集成使用:SpringBoot与SpringMVC高度集成,SpringBoot的启动类通常包含@SpringBootApplication注解,这个注解是@Configuration、@EnableAutoConfiguration和@ComponentScan的合成注解,能够启用SpringMVC等默认配置。在此基础上,SpringBoot应用程序可以通过控制器(@RestController或@Controller)处理HTTP请求,使用SpringMVC的功能来处理业务逻辑和视图渲染。

4. 如何在SpringBoot中使用SpringMVC

在SpringBoot应用中使用SpringMVC非常简单。只要你的项目中引入了spring-boot-starter-web依赖,SpringBoot就会自动配置SpringMVC。

例如,假设你在pom.xml中添加了以下依赖:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

然后,你可以创建一个控制器类来处理HTTP请求:

@RestController
@RequestMapping("/api")
public class MyController {

    @GetMapping("/hello")
    public String sayHello() {
        return "Hello, World!";
    }
}

此时,SpringBoot会自动配置SpringMVC相关组件,我们只需专注于编写业务逻辑即可。

5. SpringBoot与SpringMVC的区别

  • 目标不同:

    • SpringBoot的目标是简化Spring应用程序的开发和部署,减少配置工作。
    • SpringMVC是Spring框架的Web模块,专注于Web应用的构建。
  • 功能不同:

    • SpringBoot不仅支持Web应用,还可以用于构建其他类型的应用(如命令行应用、批处理任务、微服务等)。
    • SpringMVC专门负责Web层的请求处理、路由和视图渲染等。
  • 配置方式:

    • SpringBoot通过自动配置减少了大量手动配置的工作。我们只需要关注业务逻辑,而SpringBoot会为自动配置好SpringMVC等常用组件。
    • SpringMVC通常需要我们手动配置一些Web相关组件(如DispatcherServlet、HandlerMapping等),尤其是在传统的Spring项目中。

6. 总结

  • SpringBoot和SpringMVC是两个不同层次的概念,但它们可以紧密结合。
  • SpringBoot通过简化配置和自动化的方式,将SpringMVC集成进来,可以帮助我们更快速地搭建Web应用。
  • 我们可以将SpringBoot看作是一个“启动引擎”,而SpringMVC则是“Web开发模块”之一。

通过SpringBoot,可以快速启动并使用SpringMVC进行Web开发,而不需要关心底层复杂的配置,极大地提升了开发效率。

SpringBoot Spring MVC 这个注释的意思是,当调用这个方法的时候,会从一个名叫accountCache的缓存中查询,如果没有,则执行实际的方法(即查询数据库),并将执行的结果存入缓存中,否则返回缓存中的对象。作用:@responseBody注解的作用是将controller的方法返回的对象通过适当的转换器转换为指定的格式之后,写入到response对象的body区,通常用来返回JSON数据,需要注意的是,在使用此注解之后不会再走视图处理器,而是直接将数据写入到输入流中,他的效果等同于通过response对象输出指定格式的数据。 阅读详情

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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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