spring boot2.0原理

时间: 2023-04-05 16:00:39 浏览: 101
Spring Boot 2.0 是一个基于 Spring 框架的开源框架,它的主要原理是通过自动配置和约定大于配置的方式,简化了 Spring 应用的开发和部署。它提供了很多开箱即用的功能,如内嵌的 Tomcat、Jetty 和 Undertow 服务器、自动配置的数据源、缓存、安全等等。同时,Spring Boot 2.0 还支持多种构建工具,如 Maven 和 Gradle,使得开发者可以更加方便地构建和管理项目。
相关问题

spring boot2.0授权方式原理

Spring Boot 2.0 的授权方式原理是基于 OAuth2.0 协议实现的。OAuth2.0 是一种授权框架,它允许用户授权第三方应用程序访问他们存储在另一个服务提供者上的资源,而不需要将用户名和密码提供给第三方应用程序。Spring Boot 2.0 中的授权方式可以通过配置 OAuth2.0 的客户端和服务器来实现。客户端可以通过访问授权服务器来获取访问令牌,然后使用访问令牌来访问受保护的资源。授权服务器可以验证客户端的身份,并授予访问令牌,以便客户端可以访问受保护的资源。

Spring BOOT参考文献

以下是几本关于Spring Boot的参考文献: 1. 《Spring Boot实战》 - 作者:Craig Walls 2. 《Spring Boot in Action》 - 作者:Craig Walls 3. 《Spring Boot Cookbook》 - 作者:Alex Antonov 4. 《Spring Boot Up and Running》 - 作者:Mark Heckler 5. 《Spring Boot 2 Recipes》 - 作者:Marten Deinum 6. 《Spring Boot Microservices with Docker and Kubernetes》 - 作者:Ranga Rao Karanam 7. 《Spring Boot 2 Fundamentals》 - 作者:M. P. Nag 8. 《Spring Boot 2.0 Projects》 - 作者:Mohit Gupta 9. 《Spring Boot 2.0 Cookbook》 - 作者:Alex Antonov 10. 《Spring Boot 2.0 Projects》 - 作者:Mohit Gupta 这些书籍涵盖了Spring Boot的技术、实践和原理,可以帮助开发者更好地理解和应用Spring Boot。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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