javaweb基本学习流程及学习记录(记录学习所做的具体工作,包含学习过程、任务、时间安排等)

时间: 2024-01-27 16:02:45 浏览: 21
好的,我了解了。对于学习JavaWeb的基本流程,我可以为你提供一些参考。 1. 学习Java基础知识:JavaWeb是基于Java语言的Web开发,因此学习Java基础知识是必要的。包括Java语法、面向对象编程、集合框架等。 2. 熟悉Web开发基础知识:包括HTTP协议、Servlet、JSP等。 3. 学习常见的Web框架:如Spring、Struts2、Hibernate等。 4. 熟悉数据库相关知识:如MySQL、Oracle等,学习SQL语言及其使用。 5. 实践项目:通过实践项目来巩固所学知识,了解实际开发中的问题和解决方案。 以下是一个可能的学习记录: 时间安排:3个月 第1-2周:学习Java基础知识,包括Java语法、面向对象编程、集合框架等。 第3-4周:学习Web开发基础知识,包括HTTP协议、Servlet、JSP等。 第5-6周:学习Spring框架,包括IoC、AOP等。 第7-8周:学习Struts2框架,包括MVC架构、拦截器等。 第9-10周:学习Hibernate框架,包括ORM、事务管理等。 第11-12周:实践项目,如一个简单的在线商城,包括用户注册、商品展示、购物车等功能。 以上是一个比较简单的学习记录,具体的学习内容和时间安排可以根据个人实际情况进行调整。希望这些内容能够对你有所帮助。
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javaweb学习笔记

好的,我可以和你分享一下关于javaweb学习的笔记。 1. JavaWeb的概念 JavaWeb是指利用Java语言开发Web应用程序的一种技术。它包括了Java Servlet、Java Server Pages(JSP)、JavaBean、Enterprise JavaBeans(EJB)等技术。 2. JavaWeb开发的基础 JavaWeb开发的基础包括Java语言基础、HTML、CSS、JavaScript等前端技术,以及数据库基础和SQL语言的使用等。 3. 服务器和容器 JavaWeb应用程序需要部署在服务器上才能访问。常用的服务器有Tomcat、Jetty、GlassFish等。而容器则是指用来运行Servlet和JSP程序的软件,常用的容器有Tomcat、Jetty等。 4. Servlet和JSP Servlet是JavaWeb中的核心技术之一,它是运行在服务器端的小程序,能够接收来自客户端的请求,并产生响应。而JSP则是一种动态网页技术,它可以将Java代码嵌入HTML中,使得网页的内容可以动态生成。 5. MVC架构 MVC是一种设计模式,它将应用程序分为三个部分:模型、视图和控制器。在JavaWeb开发中,常用的MVC框架有Struts、Spring MVC等。 6. 数据库操作 JavaWeb应用程序通常需要与数据库进行交互,常用的数据库有MySQL、Oracle等。在JavaWeb开发中,常用的数据库操作框架有JDBC、Hibernate等。 以上是一些JavaWeb学习的基础内容,希望对你有所帮助。如果你有任何问题或需求,可以继续问我。

javaweb学习笔记 pdf

javaweb学习笔记 PDF 是一种电子文档格式,可以用于保存和分享学习javaweb的笔记。通过将学习的内容整理成PDF格式的笔记,可以方便地在不同的设备上阅读和使用。 首先,学习javaweb的过程中会接触到很多理论知识和实践经验,这些内容需要进行整理和总结。将这些知识和经验记录下来,可以帮助我们加深理解和记忆,并且能够方便地查阅回顾。使用PDF格式保存笔记,可以保持文档的格式和排版不变,便于阅读和打印。 其次,PDF格式具有很好的兼容性。不管是在计算机、平板还是手机上,几乎所有设备都支持PDF格式的文档阅读。这意味着我们可以随时随地的打开和阅读自己的学习笔记,而不用担心设备的限制。 此外,PDF格式还具有很好的保密性。我们可以设置密码来保护PDF文档的内容,以防止他人未经许可的访问。这对于一些重要的学习材料,比如一些商业信息或者是自己整理的学习笔记,可以起到很好的保护作用。 总的来说,javaweb学习笔记PDF是一种非常方便和实用的学习工具。通过将学习内容整理成PDF格式的笔记,可以方便地阅读、分享和保护自己的学习成果。无论是在整理学习内容还是进行知识回顾时,PDF格式都能够发挥出非常重要的作用。

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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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