Struts的原理和优点.Struts工作原理MVC即Model-View-Controller的缩写,是一种常用的设计模式.MVC 减弱了业务逻辑接口和数据接口之间的耦合,以及让视图层更富于变化.MVC的工作原理,如下图1所示:Struts  是MVC的一种实现,它将 Servlet和 JSP 标记(属于 J2EE 规范)用作实现的一部分.Struts继承了MVC的各项特性,并根据J2EE的特点,做了相应的变化与扩展.Struts的工作原理,视图:主要由JSP生成页面完成视图,Struts提供…

1.先去ZK官网注册一个账号 2.在MyEclipse菜单栏中Help----Eclipse Marketplace中搜索ZK Studio,点击install安装即可         3.相关类库 bsh.jar:BeanShell Java代码解析器 commons-el.jar:Apache的表达式语言(EL)解析器类库 commons-fileupload.jar:Apache的文件上传类库 commons-io.jar:Apache的I/O流处理类库(和文件上传包一起使用) dojoz…

SSH框架是最常用的框架之一,在搭建SSH框架的时候总有人遇到这样,那样的问题.下面我介绍一下SSH框架搭建的全过程. 第一步:准备工作. 下载好eclipse,Struts2,Spring,Hibernate. 1.eclipse:eclipse下载的时候建议下载JavaEE版的eclipse. 当然你也可以下载eclipse-SDK.(下载eclipse-SDK需要下载Web,Tomcat等plugins) 2.Struts2:http://struts.apache.org/downloa…

首先,SSH不是一个框架,而是多个框架(struts+spring+hibernate)的集成,是目前较流行的一种Web应用程序开源集成框架,用于构建灵活.易于扩展的多层Web应用程序. 集成SSH框架的系统从职责上分为四层:表示层.业务逻辑层.数据持久层和域模块层(实体层). Struts作为系统的整体基础架构,负责MVC的分离,在Struts框架的模型部分,控制业务跳转,利用Hibernate框架对持久层提供支持.Spring一方面作为一个轻量级的IoC容器,负责查找.定位.创建和管理对象及…

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…

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…

SSH(Struts2+Spring4+Hibernate4)框架教程之配置篇 - 若明天不见 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/why_still_confused/article/details/52614636…

1. Fork/Join 的概念 Fork指的是将系统进程分成多个执行分支(线程),Join即是等待,当fork()方法创建了多个线程之后,需要等待这些分支执行完毕之后,才能得到最终的结果,因此join就表示等待.在实际的使用中,如果毫无顾忌的使用fork()来开启线程,可能会由于线程过多而影响系统性能,因此在jdk中提供了ForkJoinPool线程池来对fork进行处理,以节省资源. 对于线程池来说,提交的任务数量并不总是与线程数相等的,大多数情况下一个物理线程可能需要执行多个逻辑任务.所以…

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…