Spring MVC 教程,快速入门,深入分析 博客分类: SPRING Spring MVC 教程快速入门  资源下载: Spring_MVC_教程_快速入门_深入分析V1.1.pdf SpringMVC核心配置文件示例.rar 作者:赵磊 博客:http://elf8848.iteye.com 目录 一.前言 二.spring mvc 核心类与接口 三.spring mvc 核心流程图 四.spring mvc DispatcherServlet说明 五.spring mvc 父子上下文的说…
一.Mybatis介绍 MyBatis是一个支持普通SQL查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架.MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及对结果集的检索封装.MyBatis可以使用简单的XML或注解用于配置和原始映射,将接口和Java的POJO(Plain Old Java Objects,普通的Java对象)映射成数据库中的记录. 二.mybatis快速入门 2.1.准备开发环境 1.创建测试项目,普通java项目或者是JavaWeb项目均可,如下图所示: 2.添加相应…
简介 在您第1次接触和学习Spring框架的时候,是否因为其繁杂的配置而退却了?在你第n次使用Spring框架的时候,是否觉得一堆反复黏贴的配置有一些厌烦?那么您就不妨来试试使用Spring Boot来让你更易上手,更简单快捷地构建Spring应用! Spring Boot让我们的Spring应用变的更轻量化.我们不必像以前那样繁琐的构建项目.打包应用.部署到Tomcat等应用服务器中来运行我们的业务服务.通过Spring Boot实现的服务,只需要依靠一个Java类,把它打包成jar,并通过j…
原文链接 | 译文链接 | 翻译:nkcoder | 校对:方腾飞 本系列教程由quartz-2.2.x官方文档翻译.整理而来,希望给同样对quartz感兴趣的朋友一些参考和帮助,有任何不当或错误之处,欢迎指正:有兴趣研究源码的同学,可以参考我对quartz-core源码的注释(进行中). 欢迎来到quartz快速入门教程.阅读本教程,你将会了解: quartz下载 quartz安装 根据你的需要,配置Quartz 开始一个示例应用 当熟悉了quratz调度的基本功能后,可以尝试一些更高级的特性…
通过部署elasticsearch(三节点)+filebeat+kibana快速入门EFK,并搭建起可用的demo环境测试效果 作者:"发颠的小狼",欢迎转载与投稿 目录 ▪ 用途 ▪ 实验架构 ▪ EFK软件安装 ▪ elasticsearch配置 ▪ filebeat配置 ▪ kibana配置 ▪ 启动服务 ▪ kibana界面配置 ▪ 测试 ▪ 后续文章 用途 ▷ 通过filebeat实时收集nginx访问日志.传输至elasticsearch集群 ▷ filebeat将收集的日…
作者:dunwu github.com/dunwu/nginx-tutorial 推荐阅读(点击即可跳转阅读) 1. SpringBoot内容聚合 2. 面试题内容聚合 3. 设计模式内容聚合 4. 排序算法内容聚合 5. 多线程内容聚合 Nginx 极简教程 本项目是一个 Nginx 极简教程,目的在于帮助新手快速入门 Nginx. 示例Demo: https://github.com/dunwu/nginx-tutorial/tree/master/demos Demo目录中的示例模拟了工作…
本教程将使用Visual Studio 2013手把手教你构建一个入门的ASP.NET MVC5 Web应用程序.本教程配套的C#源码工程可通过如下网址下载:C#版本源码链接.同时,请查阅 Building the Chapter Downloads 来完成编译源码和配置数据库. 在本教程中的源码工程,您可在Visual Studio中运行MVC 5应用程序.您也可以使Web应用程序部署到一个托管服务提供商上.微软提供免费的网络托管多达10个网站,free Windows Azure trial…
大家好,我是测试奇谭的作者风风. 其实很久之前,就有身边的同事或者网友让我分享一些关于python编程语言的快速教程,他们的痛点同大多数自学编程语言的人一样,遇到了这些问题: 网络上的信息太多,良莠不全,不知道如何分辨: 初学时"冗余"知识太多,不知道该学些什么,吸收太少: 学过后没有上手操练环节,学完即忘. 作为半路出家的非科班测试er,我在求知路上,同样遇到过这些问题,走过不少弯路,但所幸最后我战胜了它.所以,我特别爱讲一句话:办法总比问题多. 当你看到这里时,我不想给你灌更多的鸡…
  在本节中,我们将学习如何利用DataParallel使用多个GPU. 在PyTorch中使用多个GPU非常容易,你可以使用下面代码将模型放在GPU上: model.gpu() 然后,你可以将所有张量拷贝到GPU上: mytensor = my_tensor.gpu() 请注意,仅仅调用my_tensor.gpu()并不会将张量拷贝到GPU上,你需要将它指派给一个新的张量,然后在GPU上使用这个新张量. 在多个GPU上执行你的前向和后向传播是一件很自然的事情.然而,PyTorch默认情况下只会…
  太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将…