Strtus2框架笔记

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Struts2以WebWork优秀的设计思想为核心,吸收了 Struts框架的部分优点,提供了一个更加整洁的MVC设计模式实现的Web 应用程序框架. Struts2引入了几个新的框架特性:从逻辑中分离出横切关注点的拦截器.减少或者消除配置文件.贯穿整个框架的强大表达式语言.支持可变更和可重用的基于MVC模式的标签API, Struts2充分利用了从其它MVC框架学到的经验和教训,使得 Struts2框架更加清晰灵活. Struts2的详细交教程可以看:http://www.yiibai.com…

MyBatis 框架笔记

Mybatis 框架笔记 ------技术源于热爱! 获取更多内容请关注小编的个人微信公众平台 1 Mybatis入门 1.1 单独使用jdbc编程问题总结 1.1.1 jdbc程序 Public static void main(String[] args) { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; ResultSet resultSet = null; tr…

Java基础知识强化之集合框架笔记76：ConcurrentHashMap之 ConcurrentHashMap简介

1. ConcurrentHashMap简介: ConcurrentHashMap是一个线程安全的Hash Table,它的主要功能是提供了一组和Hashtable功能相同但是线程安全的方法.ConcurrentHashMap可以做到读取数据不加锁,并且其内部的结构可以让其在进行写操作的时候能够将锁的粒度保持地尽量地小,不用对整个ConcurrentHashMap加锁(实际上就是对哈希表加锁). 2. ConcurrentHashMap的内部结构: ConcurrentHashMap为了提高本身…

深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类

深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类使用笔记 keras.layers.core.AutoEncoder(encoder, decoder,output_reconstruction=True, weights=None) 这是一个用于构建很常见的自动编码模型.如果参数output_reconstruction=True,那么dim(input)=dim(output):否则dim(output)=dim(hidden). inputshape: 取决于encoder的定义 ou…

深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类

深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类使用方法笔记例: keras.layers.core.TimeDistributedDense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint…

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层)

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例: keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, input_dim=None) in…