j2ee学习路径

java编程自学教程(超详细版) JDBC是 Java平台上最重要的技术,是 Java平台的核心技术。JDBC以面向对象思想设计和实现的,它能够把 Java程序和数据库连接起来。JDBC提供了丰富的 SQL语句和数据源接口,它也是连接 Java程序与数据库的桥梁。: SQL语句, SQL查询,优化,多表连接与表的操作, JDBC数据库操作。: Java类、对象、继承、多态、封装、抽象类、接口、继承与多态。: JSP编程和 Servlet编程的概念、特征以及相关技术等。:异常的概念,异常的定义,处理方法。5阶段Java大厂提升技术。 阅读详情

j2ee学习路径

一:J2SE
面向对象-封装、继承、多态
内存的分析
递归
集合类、泛型、自动打包与解包、Annotation
IO
多线程、线程同步

TCP/UDP
AWT
、事件模型、匿名类

正则表达式

反射机制

2:数据库(Oracle或者MySQL)
SQL
语句
多表连接,内外连接, 子查询等
管理表、视图、索引、序列、约束等
树状结构存储

存储过程、触发器
数据库设计三范式、

3:JDBC
JDBC
基础

连接池
树状结构存储与展现

DataSource & RowSet
JDBC
连接Oracle及MySQL

4:HTML_CSS_JAVASCRIPT
html
、css、javascript基础语法

JavaScript Form
判断
Dom
编程基础(事件处理等)

JS
常用效果如TreeView、下拉联动等

JS
学习方法

JS
调试方法

DreamWeaver
初步(建立HTML、Table、Form、CSS)等

5:Servlet & JSP

tomcat基础
servlet
基础

web.xml
配置基础

web application
的结构

servlet
生命周期

request response
等常用方法

ServletContext
类

HTTP
协议基础(GET POST)

Cookie
Session
Application

JSP
的几种语法(包括JSTL等)注意在项目中练习,不要拘泥于语法细节而裹步不前。

6:Struts
多层架构理论

Model 1 and Model 2
Struts
基本概念

MVC
Action
与业务逻辑类的关系

在Struts与JSP之间传递数据

Struts
处理流程(控制流)

Struts TagLib
(了解常用的)

JSTL
ActionForm
字段收集

上传文件

类型转换

DTO
动态
Action Form
验证框架

ActionForward
转发与重定向
动态生成
ActionForward
全局与局部的
ActionForward
Action Forward Scope
UnknownActionMapping
Action
的线程安全

I18N
如何切换语言环境

Struts
异常处理机制 程序处理 自动处理 自定义异常处理器

Struts
的多模块配置

7:XML
(XML/XSL、XSLT/DTD、SCHEMA等基础的概念、关于Java的编程可以暂时扔在一边)


8
:Hibernate
OR Mapping
原理

Hibernate
基础开发步骤

Hibernate
基本接口(重点Session)

普通属性映射

关联关系映射

Native SQL
inverse lazy cascade
继承关系映射

HQL
性能优化 一级缓存 二级缓存 查询缓存

事务与并发 悲观锁、乐观锁

OpenSessionInView
CurrentSession
(至于JTA、联合主键、自然主键、动态主键、Any类型 Creteria Queries Intercepter and Event 自定义类型等,可以暂时扔在一边)

9:Spring
IOC/DI
Spring
配置

Spring
架构
AOP
及
Spring AOP
声明式事务(AOP)

Spring + Hibernate Spring
支持
Web
Scope
(其他的Spring模块对于自学来说可以暂时扔在一边)

OmniQuant:全方位校准实现大语言模型高效量化与移动端部署 模型量化是一种通过降低模型权重和激活值的数值精度来压缩模型大小、减少内存占用和计算开销的核心技术。其原理在于将高精度浮点数映射到低精度整数表示,从而在保持模型性能的同时,显著提升存储和计算效率。这项技术的价值在于,它使得大规模语言模型能够在消费级硬件和资源受限的移动设备上运行,极大地拓宽了AI应用场景。OmniQuant作为一项前沿的量化技术,通过引入可学习权重裁剪和可学习等价变换机制,实现了对权重分布不均匀和激活值异常值问题的协同优化,从而在极低的比特数下仍能保持优异的模型性能。本文深入探讨了OmniQu 阅读详情

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