springboot是javaee的逻辑层的框架吗

时间: 2023-05-27 19:04:31 浏览: 53
不完全正确。 Spring Boot 是基于 Spring Framework 的一种框架,它提供了一种更简单、更快速的方式来创建和部署基于 Spring 的应用程序。 Spring Framework 是 Java 平台上的一种全栈企业应用开发框架,它提供了一个模块化的架构,这个架构涵盖了从基础设施管理到 Web 应用程序开发的所有方面,并且使得这些应用程序很容易集成到企业环境中。 Spring Framework 包括许多模块,例如 Spring Core、Spring MVC、Spring Data、Spring Security 等。 因此,可以说 Spring Boot 是 Spring Framework 的一种扩展或简化版本,但它本身并不是 JavaEE 的逻辑层框架。
相关问题

spring是javaee逻辑层的框架吗

是的,Spring是JavaEE逻辑层的框架。它通过提供基础设施支持和标准化的方式来帮助开发者构建企业级应用程序。Spring框架包含多个模块,包括核心模块、数据访问模块、Web模块、AOP模块等,可以满足不同应用场景的需求。Spring框架也被认为是JavaEE的替代产品之一。

若依框架是javaee的开源框架

若依(Ruoyi)是一个基于JavaEE开发的开源框架,它提供了一系列的工具和组件,用于快速开发企业级应用程序。若依框架采用了Spring Boot和MyBatis等主流技术,提供了丰富的功能和插件,包括权限管理、代码生成、数据可视化、系统监控、在线文档等。若依框架的设计思想是简单、灵活、高效,可以帮助开发者快速构建高质量的企业应用。

相关推荐

最新推荐

JavaEE网上书店实验报告.doc

网上书店系统网上书店系统是一个基于S2SH框架开发的经典例子,通过设计实现网上书店网站,综合应用JaveEE应用开发中Struts2,Spring,Hibernate框架,EJB等技术,结合关系数据库管理

Javaee考试题.docx

javaee的考试试题,有选择、判断、简答、名词解释。涉及spring、springmvc、struts、hibernate、mybatis,希望能有点帮助把

基于SSH框架网上书店JavaEE实验报告

基于SSH框架网上书店JavaEE实验报告 本人以经过测试.出现问题先想一下自身的问题.源码无问题 免责声明 此系统仅供个人学习、研究之用,禁止非法传播或用于商业用途,请在下载24小时内删除。

javaee 实验报告 实验一 JSP+Servlet+Javabean+jdbc-基于MVC模式的数据库的应用

javaee 实验报告 实验一 JSP+Servlet+Javabean+jdbc-基于MVC模式的数据库的应用 实验二 JSF+JPA实现用户注册 实验三 struts+spring+hibernate框架访问数据库的应用 实验四 使用WebService和EJBean访问数据库的应用

chromedriver_win32_2.26.zip

chromedriver可执行程序下载,请注意对应操作系统和浏览器版本号,其中文件名规则为 chromedriver_操作系统_版本号,比如 chromedriver_win32_102.0.5005.27.zip表示适合windows x86 x64系统浏览器版本号为102.0.5005.27 chromedriver_linux64_103.0.5060.53.zip表示适合linux x86_64系统浏览器版本号为103.0.5060.53 chromedriver_mac64_m1_101.0.4951.15.zip表示适合macOS m1芯片系统浏览器版本号为101.0.4951.15 chromedriver_mac64_101.0.4951.15.zip表示适合macOS x86_64系统浏览器版本号为101.0.4951.15 chromedriver_mac_arm64_108.0.5359.22.zip表示适合macOS arm64系统浏览器版本号为108.0.5359.22

分布式高并发.pdf

分布式高并发

基于多峰先验分布的深度生成模型的分布外检测

基于多峰先验分布的深度生成模型的似然估计的分布外检测鸭井亮、小林圭日本庆应义塾大学鹿井亮st@keio.jp,kei@math.keio.ac.jp摘要现代机器学习系统可能会表现出不期望的和不可预测的行为,以响应分布外的输入。因此,应用分布外检测来解决这个问题是安全AI的一个活跃子领域概率密度估计是一种流行的低维数据分布外检测方法。然而,对于高维数据,最近的工作报告称,深度生成模型可以将更高的可能性分配给分布外数据,而不是训练数据。我们提出了一种新的方法来检测分布外的输入,使用具有多峰先验分布的深度生成模型。我们的实验结果表明,我们在Fashion-MNIST上训练的模型成功地将较低的可能性分配给MNIST,并成功地用作分布外检测器。1介绍机器学习领域在包括计算机视觉和自然语言处理的各个领域中然而,现代机器学习系统即使对于分

阿里云服务器下载安装jq

根据提供的引用内容,没有找到与阿里云服务器下载安装jq相关的信息。不过,如果您想在阿里云服务器上安装jq,可以按照以下步骤进行操作: 1.使用wget命令下载jq二进制文件: ```shell wget https://github.com/stedolan/jq/releases/download/jq-1.6/jq-linux64 -O jq ``` 2.将下载的jq文件移动到/usr/local/bin目录下,并添加可执行权限: ```shell sudo mv jq /usr/local/bin/ sudo chmod +x /usr/local/bin/jq ``` 3.检查j

毕业论文java vue springboot mysql 4S店车辆管理系统.docx

包括摘要,背景意义,论文结构安排,开发技术介绍,需求分析,可行性分析,功能分析,业务流程分析,数据库设计,er图,数据字典,数据流图,详细设计,系统截图,测试,总结,致谢,参考文献。

"结构化语言约束下的安全强化学习框架"

使用结构化语言约束指导安全强化学习Bharat Prakash1,Nicholas Waytowich2,Ashwinkumar Ganesan1,Tim Oates1,TinooshMohsenin11马里兰大学,巴尔的摩县(UMBC),2美国陆军研究实验室,摘要强化学习(RL)已经在解决复杂的顺序决策任务中取得了成功,当一个定义良好的奖励函数可用时。对于在现实世界中行动的代理,这些奖励函数需要非常仔细地设计,以确保代理以安全的方式行动。当这些智能体需要与人类互动并在这种环境中执行任务时,尤其如此。然而,手工制作这样的奖励函数通常需要专门的专业知识,并且很难随着任务复杂性而扩展。这导致了强化学习中长期存在的问题,即奖励稀疏性,其中稀疏或不明确的奖励函数会减慢学习过程,并导致次优策略和不安全行为。 更糟糕的是,对于RL代理必须执行的每个任务,通常需要调整或重新指定奖励函数。另一�