The Definitive Guide to JSF in Java EE 8 免积分下载

本书由JSF规范主管撰写,深入讲解JSF2.3MVC框架新特性,包括与JavaEE8API集成、WebSockets应用、组件搜索表达式及最佳实践。适合有经验的Java开发人员。

图书说明:

在由两个Java Server Faces(JSF)规范主管编写的权威指南中,学习并掌握JSF 2.3 MVC Web框架中的新功能。作者将向您介绍实际示例,演示如何将这些新功能与Java EE 8中的其他API一起使用。您将看到JSF应用程序可用于在客户端和服务器之间进行通信的新方法和令人兴奋的方式,例如使用WebSockets,直接从Ajax调用bean方法,在Ajax调用完成时执行客户端JavaScript等等

在此过程中,您将扩展您对JSF组件和Web API最佳实践的了解,并了解有关JSF内部和构建JSF API时所做的设计决策的大量知识。例如,您将看到现在CDI可注入的人工制品,CDI如何在内部更改JSF,以及使用CDF版本的JSF工件时的一些注意事项。

此外,您将从头开始构建示例应用程序。在阅读Java EE 8中的JSF权威指南之后,您将准备好构建自己的高效且安全的Web应用程序。

你会学到什么

  • 在现有应用程序中利用JSF 2.3中的新功能
  • 集成JSF和CDI
  • 使用全新的组件搜索表达式框架,使您可以更轻松地从模板中找到组件
  • 使用您自己的搜索运算符扩展Component Search Expression框架
  • 使用不同的方法将请求映射到JSF,使您的应用程序使用无扩展的URL,并以编程方式检查应用程序中存在哪些资源
  • 掌握Web应用程序开发的最佳实践,并了解哪些已过时

本书适用于谁

需要创建Web UI的现有JSF或Java开发人员。不需要事先了解JSF,但本书确实偏向于更有经验的开发人员。假设依赖注入和MVC等概念是已知的,关于HTML,HTTP和其他Web标准的一般知识也是如此。

下载地址:The Definitive Guide to JSF in Java EE 8

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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。
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。
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