spring boot 教程

时间: 2023-10-20 12:08:52 浏览: 41
Sure, 我可以帮助您找到 Spring Boot 的教程资源。以下是一些我认为比较不错的: 1. Spring Boot官方文档: https://spring.io/projects/spring-boot#learn 2. 微服务实战 SpringBoot篇: https://www.imooc.com/learn/956 3. 快速入门Spring Boot: https://www.runoob.com/w3cnote/spring-boot-quick-start.html 4. Spring Boot教程-尚硅谷: https://www.bilibili.com/video/av45524928/ 希望对您有所帮助!
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spring boot教程pdf

Spring Boot是一种用于构建独立的、生产级的基于Spring的应用程序的框架。它具有快速启动、自动配置和准备生产环境的特性,适合于构建各种规模的应用程序。Spring Boot教程PDF提供了一份全面的文档,帮助开发者了解Spring Boot框架的各种功能和用法。 在Spring Boot教程PDF中,我们可以学习到如何使用Spring Boot快速搭建一个简单的Web应用程序,包括路由设置、控制器创建、数据访问和模板引擎的集成等。此外,还可以学习到如何使用Spring Boot的自动配置功能,简化了应用程序的开发和部署过程,使开发者能够更专注于业务逻辑的实现。 Spring Boot教程PDF还包括了如何在开发中集成Spring Boot测试、安全、日志和监控等方面的内容。这些都是开发中常见的需求,Spring Boot提供了一些便捷的解决方案,而这些都可以在教程PDF中找到详细的介绍和示例。 总的来说,Spring Boot教程PDF是一份非常有用的学习材料,它可以帮助开发者快速入门Spring Boot框架,了解其核心特性和用法,帮助开发者更高效地进行应用程序的开发和部署。对于想要深入学习Spring Boot框架的开发者来说,阅读Spring Boot教程PDF将会是一个很好的起点。

spring boot项目教程

当然可以,以下是关于Spring Boot项目的简要教程: Spring Boot是一个基于Spring框架的开源框架,用于快速构建Java应用程序和微服务。它提供了许多默认配置和依赖项,使得开发者可以轻松地搭建和配置应用程序。 要开始使用Spring Boot,您需要进行以下步骤: 1. 安装Java:在开始使用Spring Boot之前,您需要在您的计算机上安装Java运行时环境(JRE)或Java开发工具包(JDK)。 2. 下载Spring Boot:您可以从Spring Boot官网(https://spring.io/projects/spring-boot)下载最新版本的Spring Boot。 3. 创建新的Spring Boot项目:在您的IDE中,可以使用Spring Initializr(https://start.spring.io/)创建新的Spring Boot项目。Spring Initializr是一个Web界面,它提供了一个简单的界面,用于生成基于Spring Boot的项目。 4. 添加依赖项:一旦您创建了Spring Boot项目,您需要添加所需的依赖项。在pom.xml文件中,您可以添加所需的依赖项,例如Spring Boot Web依赖项,以启用Web应用程序。 5. 创建控制器:控制器是Spring MVC框架的一部分,它用于处理Web请求和响应。在Spring Boot中,您可以使用@RestController注释创建控制器。 6. 运行应用程序:最后,您可以使用您的IDE或命令行启动应用程序。如果您使用命令行,请运行以下命令:java -jar myproject.jar 这只是一个简单的Spring Boot教程,您可以根据您的需要深入了解Spring Boot并使用更多的功能和配置。希望这有帮助!

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

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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