为了学习、收集J2EE技术

最新推荐文章于 2024-09-25 12:01:53 发布
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为学习和收集J2EE技术，通过写博客的方式来助力技术提升。

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sysz2005
关注
J2EE开发技术概述
醉卧考场君莫笑
09-20 1823
Servlet:实际上就是按照Servlet规范编写的一个java类，与传统的命令行启动的Java应用程序不同，Servlet位于Web服务器内部，并由Web服务器加载并调用。* * JSP把静态内容和动态内容的分离，实现了内容和表示的分离。JavaBean 是一种JAVA语言写成的可重用组件，一种特殊的Java类，就是有默认构造方法,只有get,set的方法的java类的对象。JSP，Servlet是最早的Java EE规范之一， 同属表现层，都属于“动态网页技术”
J2EE技术栈
白衣
03-25 1040
一、基础篇 JVM JVM内存结构 堆、栈、方法区、直接内存、堆和栈区别 Java内存模型 内存可见性、重排序、顺序一致性、volatile、锁、final 垃圾回收 内存分配策略、垃圾收集器（G1）、GC算法、GC参数、对象存活的判定 JVM参数及调优 Java对象模型 oop-klass、对象头 HotSpot 即时编译器、编译优化 类加载机制 classLoader、类加载过程、双亲委派（破...
java技术大牛经验总结J2EE技术规范13条
qf2019的博客
12-23 324
Java学习持续进行中，很多细节都需要我们逐一去把控，在学习中，看到很多大佬分享的J2EE技术规范总结很好，可以分享给大家!下面小编就跟大家一起来看看J2EE的13个规范(标准)： 1、JDBC(Java Database Connectivity) java数据库连接，是一种用于执行SQL语句的Java API，可以为多种关系数据库提供统一访问，它由一组用Java语言编写的类和接口组成。JDBC...
概览J2EE
走在奋斗的路上
10-07 1279
J2EE是一种基于组件与平台无关的技术架构。 J2EE核心是一组技术规范和指南，包含各类的组件、服务架构、以及技术层次。 一、 J2EE的体系结构 先来看一些概念： 1、组件：是提供业务服务的独立功能单元，易操作，属性和实践的形式提供访问的接口。组件模型，是将通信标准化并构建模块化的组件。    J2EE 组件（bean），与Java中的标准的类的不同点在于，组件被装配在一个Ｊ
j2EE学习初识总结
weixin_44472810的博客
04-13 273
J2EE Java web Servlet Java Servlet 是运行在 Web 服务器或应用服务器上的程序，它是作为来自 Web 浏览器或其他 HTTP 客户端的请求和 HTTP 服务器上的数据库或应用程序之间的中间层。 使用 Servlet，您可以收集来自网页表单的用户输入，呈现来自数据库或者其他源的记录，还可以动态创建网页。 Java Servlet 通常情况下与使用 CGI（Com...
J2EE学习路线图
weixin_33854644的博客
08-14 990
java android线路 javase基础： java集合,泛型,异常处理,Annotation,输入输出,多线程,网络编程,类加载机制和反射,   java web: web运作原理，servlet,jsp技术,mvc设计模式，oracle，JDBC,http会话使用与管理，EL表达式语言，自定义JSP标签，JSTL core标签库，简单标签和标签文件，过滤器，监听器  ...
全面掌握J2EE系统架构：核心概念与实践
weixin_42588672的博客
09-25 2579
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：J2EE是Oracle公司推出的构建企业级分布式应用程序的平台。本文档集专注于J2EE系统架构，详细介绍了J2EE的核心概念、设计原则和实现方法。核心概念包括多层次架构、容器和组件，例如Servlet、JSP、EJB等。这些概念和组件是实现业务逻辑、数据访问以及视图层处理的关键。学习这些组件能够帮助开发者设计和部署高效、可扩展的J2E...
J2EE学习路线
黄金BOSS的博客
08-17 526
J2EE学习路线规划    总的技术路线  J2SE Ø 重点： 面向对象－封装、继承、多态 内存的分析 集合类、泛型、自动打包与解包、Annotation IO 反射机制 Ø 推荐书籍： 《Java核心技术（第七版）》      JavaWeb开发 Ø 重点： tomcat基础 servlet基础 web.xml配置基础 web app
J2EE与.NET技术架构的比较
热门推荐
康
06-04 2万+
一、J2EE简介 J2EE体系结构图： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 1．组件-容器模型 J2EE是一个基于组件-容器模型的系统平台，其核心概念是容器。容器是指为特定组件提供服务的一个标准化的运行时环境，Java虚拟机就是一个典型的容器。组件是一个可以部署的程序单元，它以某种方式运行在容器中，容器封装了J2EE底层的API，为组件提供事务处理、数据访问、安全性、持久
深入学习Java J2EE技术规范
"这篇资源似乎是一系列关于Java技术的书籍列表，涵盖了J2EE（Java 2 Platform, Enterprise Edition）的学习。这些书籍包括了Java语言规范、虚拟机规范、应用程序编程接口（API）以及面向对象编程教程等核心内容，...
珍藏版J2EE技术电子书系列：JSP与Servlet深入学习
描述中提到的“有关J2EE的几本简单电子书”，说明这些书籍内容易于理解，适合初学者学习J2EE技术。此外，还特别提到了JSP（JavaServer Pages）和Servlet技术，这表明电子书内容包括了J2EE核心规范的一部分。JSP是一...
J2EE技术学习资源分享与交流平台
从提供的描述中可以了解到，该资源是从互联网上合法收集和整理的资料，并包含个人学习积累的成果。这些资料仅用于参考与交流，其费用仅用于收集和整理资料的时间耗费。作者尊重原创作者或出版方的版权，声明中提到的...
J2EE技术深度学习：数据库、SSH框架与Web开发
主要讨论了Oracle数据库的使用、JDBC连接、Hibernate持久化技术、Servlet和JSP的原理及应用，以及Web应用程序中的过滤器、监听器和国际化处理。" 在J2EE课程中，首先讲解了Oracle数据库的相关内容，包括选择行、...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
11-27
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
基于STM32的宠物定位系统
11-27
基于STM32的宠物定位系统
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）
11-27
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码性能”的研究展开，重点探讨了其在下行链路多用户通信系统中的应用。通过Matlab代码实现，展示了如何利用混合框架优化大规模MIMO系统中的数据检测问题，提升VP预编码在LR辅助下的性能表现。文中结合通信系统设计与信号处理技术，提供了完整的仿真方案，涵盖算法设计、性能评估及优化路径，旨在降低系统干扰、提升传输效率与通信可靠性。; 适合人群：具备通信工程、电子信息或相关专业背景，熟悉MIMO通信系统与信号处理基础的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的技术人员。; 使用场景及目标：①研究多用户MIMO系统中预编码技术的性能优化；②深入理解向量扰动与晶格缩减在预编码中的协同机制；③通过Matlab实现算法仿真，支持学术复现与工程验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现流程，重点关注LR辅助VP预编码的核心优化逻辑，并参考文档中提供的仿真设置进行参数调优与性能对比，以深化对通信系统预编码机制的理解。
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