TYUTjavaweb
时间: 2024-12-30 21:18:47 浏览: 7
### 太原理工大学 JavaWeb 课程资源教程
#### 一、JavaWeb基础概念
JavaWeb是指利用Java技术来创建服务器端应用程序的技术集合。它允许开发者构建动态网站和网络应用，通过HTTP协议与客户端浏览器交互[^1]。
```java
// 创建一个简单的Servlet示例
@WebServlet("/hello")
public class HelloServlet extends HttpServlet {
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
PrintWriter out = resp.getWriter();
out.println("<html><body>");
out.println("<h1>Hello from Servlet!</h1>");
out.println("</body></html>");
}
}
```
#### 二、课程设置
对于像太原理工大学这样的高校，在开设JavaWeb相关课程时通常会覆盖以下几个方面：
- **HTML/CSS/JavaScript**: 前端基础知识的学习是必不可少的一部分。
- **JSP (JavaServer Pages)** 和 **Servlets**: 学习如何处理请求响应周期并生成动态网页内容。
- **MVC架构模式**: 探讨模型视图控制器的设计理念及其在实际项目中的运用。
- **Spring框架系列组件**, 如 Spring Boot 及其微服务特性；这有助于简化企业级应用开发流程[^2]。
#### 三、实践教学环节
为了让学生更好地掌握所学理论知识，学校往往会安排大量的实验课以及综合性的大作业或者小型项目的制作机会。这些实践活动不仅能够提高学生的动手能力，还能增强团队协作意识和技术交流技巧。
---
阅读全文
相关推荐
大家在看
LITE-ON FW spec PS-2801-9L rev A01_20161118.pdf
LITE-ON FW spec PS-2801-9L
Basler GigE中文在指导手册
Basler GigE中文在指导手册，非常简单有效就可设定完毕。
独家2006-2021共16年280+地级市绿色全要素生产率与分解项、原始数据，多种方法！
（写在前面：千呼万唤始出来，我终于更新了！！！泪目啊！继全网首发2005-202
1年省际绿色全要素生产率后，我终于更新了全网最新的2021年的地级市绿色全要素生
产率，几千个数据值，超级全面！并且本次我未发布两个帖子拆分出售，直接在此帖子中一
并分享给大家链接！请按需购买！）
本数据集为2006-2021共计16年间我国2
80+地级市的绿色全要素生产率平衡面板数据（包括累乘后的GTFP结果与分解项EC
、TC），同时提供四种方法的测算结果，共计4000+观测值，近两万个观测点，原始
数据链接这次也附在下方了。
首先是几点说明：
①我同时提供4种测算方法的结果（包
括分解项），均包含于测算结果文档。
②测算结果与原始数据均为平衡面板数据，经过多
重校对，准确无误；可以直接用于Stata等软件进行回归分析。
③测算结果中每一种
方法的第一列数据为“指数”即为GML指数，本次测算不采用ML等较为传统的方法（我
认为其不够创新）。
④地级市数量为284个，原始数据未进行任何插值，均为一手整理
的真实数据。
⑤（原始数据指标简介）投入向量为四项L：年末就业人数，K：资本存量
（参考复旦大学张
TS流结构分析(PAT和PMT).doc
分析数字电视中ts的结构和组成，并对PAT表，PMT表进行详细的分析，包含详细的解析代码，叫你如何解析TS流中的数据
2017年青年科学基金—填报说明、撰写提纲及模板.
2017年青年科学基金（官方模板）填报说明、撰写提纲及模板
最新推荐
AIMP2 .NET 互操作插件
AIMP2 .NET 互操作插件允许使用托管代码（C#、VB 等）为 AIMP2 编写插件。
工厂垂直提升机sw14可编辑全套技术资料100%好用.zip
工厂垂直提升机sw14可编辑全套技术资料100%好用.zip
ssm-vue-智慧城市实验室主页系统-源码工程-32页从零开始全套图文详解-34页参考论文-27页参考答辩-全套开发环境工具、文档模板、电子教程、视频教学资源.zip
资源说明：
1：csdn平台资源详情页的文档预览若发现'异常'，属平台多文档混合解析和叠加展示风格，请放心使用。
2：32页图文详解文档(从零开始项目全套环境工具安装搭建调试运行部署，保姆级图文详解)。
3：34页范例参考毕业论文，万字长文，word文档，支持二次编辑。
4：27页范例参考答辩ppt，pptx格式，支持二次编辑。
5：工具环境、ppt参考模板、相关教程资源分享。
6：资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行，本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
7：项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通。
内容概要：
本系统基于 B/S 网络结构，在IDEA中开发。服务端用 Java 并借 ssm 框架(Spring+SpringMVC+MyBatis)搭建后台。前台采用支持 HTML5 的 VUE 框架。用 MySQL 存储数据，可靠性强。
能学到什么：
学会用ssm搭建后台，提升效率、专注业务。学习 VUE 框架构建交互界面、前后端数据交互、MySQL管理数据、从零开始环境搭建、调试、运行、打包、部署流程。
安卓开发-连连看小游戏Android-作业-设计-Android studio
这是一款基于Android studio开发的连连看小游戏，使用了动物之森作为主题。 主要实现的功能有：
难度设置
打乱重排
排行榜
背景音乐和消除音效
主要应用的技术：
fragment
事件处理
选项菜单
自定义view
Java反射
handler
广播的发送与接收
多线程
preference
SQLite
微电网 能量优化管理 电力系统 微电网能源管理优化 微电网的能源管理优化模型，考虑了各种可再生能源、能量存储和碳捕集技术，以最小化运行成本，同时满足电力和热能需求 该优化模型有助于做出微电网组件的
微电网 能量优化管理 电力系统
微电网能源管理优化。
微电网的能源管理优化模型，考虑了各种可再生能源、能量存储和碳捕集技术，以最小化运行成本，同时满足电力和热能需求。
该优化模型有助于做出微电网组件的运营和控制决策，以实现成本高效和可持续的能源供应。
目标是在满足电力和热能需求的前提下，最小化微电网的总运行成本。
微电网包含多种能源发电和储能技术，包括太阳能光伏电池板、风力涡轮机、热电联产装置、燃气锅炉、电锅炉和能量存储系统。
此外，微电网还包括碳捕集和储存设备，用于捕集热电联产和燃气锅炉产生的二氧化碳排放。
方法：
效果：在解决优化问题后，代码展示了每种能源发电和储能技术的最佳运行状态，以及不同部分成本的成本细分。
它还绘制了每天每个小时的功率输出和功率平衡情况。
免安装JDK 1.8.0_241：即刻配置环境运行
资源摘要信息:"JDK 1.8.0_241 是Java开发工具包（Java Development Kit）的版本号，代表了Java软件开发环境的一个特定发布。它由甲骨文公司（Oracle Corporation）维护，是Java SE（Java Platform, Standard Edition）的一部分，主要用于开发和部署桌面、服务器以及嵌入式环境中的Java应用程序。本版本是JDK 1.8的更新版本，其中的241代表在该版本系列中的具体更新编号。此版本附带了Java源码，方便开发者查看和学习Java内部实现机制。由于是免安装版本，因此不需要复杂的安装过程，解压缩即可使用。用户配置好环境变量之后，即可以开始运行和开发Java程序。"
知识点详细说明：
1. JDK（Java Development Kit）：JDK是进行Java编程和开发时所必需的一组工具集合。它包含了Java运行时环境（JRE）、编译器（javac）、调试器以及其他工具，如Java文档生成器（javadoc）和打包工具（jar）。JDK允许开发者创建Java应用程序、小程序以及可以部署在任何平台上的Java组件。
2. Java SE（Java Platform, Standard Edition）：Java SE是Java平台的标准版本，它定义了Java编程语言的核心功能和库。Java SE是构建Java EE（企业版）和Java ME（微型版）的基础。Java SE提供了多种Java类库和API，包括集合框架、Java虚拟机（JVM）、网络编程、多线程、IO、数据库连接（JDBC）等。
3. 免安装版：通常情况下，JDK需要进行安装才能使用。但免安装版JDK仅需要解压缩到磁盘上的某个目录，不需要进行安装程序中的任何步骤。用户只需要配置好环境变量（主要是PATH、JAVA_HOME等），就可以直接使用命令行工具来运行Java程序或编译代码。
4. 源码：在软件开发领域，源码指的是程序的原始代码，它是由程序员编写的可读文本，通常是高级编程语言如Java、C++等的代码。本压缩包附带的源码允许开发者阅读和研究Java类库是如何实现的，有助于深入理解Java语言的内部工作原理。源码对于学习、调试和扩展Java平台是非常有价值的资源。
5. 环境变量配置：环境变量是操作系统中用于控制程序执行环境的参数。在JDK中，常见的环境变量包括JAVA_HOME和PATH。JAVA_HOME是JDK安装目录的路径，配置此变量可以让操作系统识别到JDK的位置。PATH变量则用于指定系统命令查找的路径，将JDK的bin目录添加到PATH后，就可以在命令行中的任何目录下执行JDK中的命令，如javac和java。
在实际开发中，了解并正确配置JDK对于Java开发者来说是一个基础且重要的环节。掌握如何安装和配置JDK，以及如何理解JDK中的源码和各种工具，对于进行Java编程和解决问题至关重要。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
【提升效率与稳定性】：深入掌握单相整流器的控制策略
# 摘要
单相整流器作为电力电子技术的基础设备，广泛应用于电力系统和工业自动化领域。本文首先概述了单相整流器的基本概念，详细分析了其工作原理，包括电力电子器件的角色、数学模型以及控制策略。随后，针对控制技术进行了深入探讨，包括传统控制技术如PID控制和高级控制策略如模糊逻辑控制及自适应控制的应用。进一步地，本文提出了一系列提升单相整流器性能的方法，如效率提升策略、系统稳定性措施，以及性能评估与优化方案。最后，文章探讨了单相整流器在不同领域的应用案例，并对新兴技术与市场趋势进行了展望。
# 关键字
单相整流器；电力电子器件；数学模型；控制策略；性能提升；应用案例
参考资源链接：[单相PWM整
你看这是ashx映射的cs文件初始代码,你看这里边根本就没有写对action参数进行任何操作但你.ashx?action=submit这样去做他就能返回出数据这是为什么
在ASP.NET中，.ashx文件（也称为HTTP处理程序）用于处理HTTP请求并返回响应。即使在初始代码中没有对action参数进行任何操作，系统仍然可以通过默认的ProcessRequest方法处理请求并返回数据。
当你在URL中传递参数（如?action=submit）时，这些参数会被包含在请求的查询字符串中。虽然你的代码没有显式地处理这些参数，但默认的ProcessRequest方法会接收这些参数并执行一些默认操作。
以下是一个简单的.ashx文件示例：
```csharp
<%@ WebHandler Language="C#" Class="MyHandler" %>
us
机器学习预测葡萄酒评分：二值化品尝笔记的应用
资源摘要信息:"wine_reviewer：使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数"
在当今这个信息爆炸的时代，机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域，其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中，将探讨一个名为wine_reviewer的项目，该项目的目标是利用机器学习模型，基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力，同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。
首先，要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能，而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中，机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习，发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性，并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。
接下来是“二值化”处理。在机器学习中，数据预处理是一个重要的步骤，它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式（0和1）的过程，这通常用于简化模型的计算复杂度，或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中，二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1（存在）或0（不存在）。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。
葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标，通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中，葡萄酒的品尝笔记将被用作特征，而品酒师给出的分数则是目标变量，模型的任务是找出两者之间的关系，并对新的品尝笔记进行分数预测。
在机器学习中，通常会使用多种算法来构建预测模型，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中，可能会尝试多种算法，并通过交叉验证等技术来评估模型的性能，最终选择最适合这个任务的模型。
对于这个项目来说，数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时，可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签（目标变量）即为葡萄酒的评分，而特征则来自于品酒师的品尝笔记。
项目还提到了“kaggle”和“R”，这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台，提供各种机器学习挑战和数据集，吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛，可以提升个人技能，并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境，它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。
至于“压缩包子文件的文件名称列表”，这里可能存在误解或打字错误。通常，这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包，例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前，研究人员需要解压这个文件包，并且仔细阅读项目文档，以便了解项目的具体要求和数据格式。
总之，wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试，它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力，也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作，可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准，并帮助消费者做出更加明智的选择。