tutorial-examples 的项目扩展与二次开发
项目的基础介绍
tutorial-examples 是一个开源项目,旨在提供 Java EE 教程的示例代码。该项目包含了一系列示例,涵盖了 Java EE 技术栈中的各种技术,如 Servlet、JavaServer Pages (JSP)、Java Persistence API (JPA)、以及 Contexts and Dependency Injection (CDI) 等。这些示例代码对于学习和理解 Java EE 的基础知识非常有帮助。
项目的核心功能
该项目的核心功能是提供一系列可运行的示例,这些示例可以帮助开发者快速掌握 Java EE 的编程模型和API的使用。每个示例都针对特定的 Java EE 技术或概念,如如何创建和部署 Servlet,如何使用 JSP 技术进行页面渲染,以及如何利用 JPA 进行数据持久化。
项目使用了哪些框架或库?
tutorial-examples 项目主要使用了以下框架和库:
- Java Platform, Enterprise Edition (Java EE)
- Servlet API
- JavaServer Pages (JSP)
- Java Persistence API (JPA)
- Contexts and Dependency Injection (CDI)
- Java API for RESTful Web Services (JAX-RS)
- Java Message Service (JMS)
这些技术和框架是 Java EE 平台的核心组成部分,用于构建企业级应用程序。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构清晰地反映了不同的示例和它们所属的技术领域。以下是一些主要的目录和它们的用途:
examples/servlet- 包含了使用 Servlet API 的示例。examples/jsp- 包含了使用 JSP 技术的页面示例。examples/jpa- 包含了使用 JPA 进行数据持久化的示例。examples/cdi- 包含了使用 CDI 实现依赖注入和上下文管理的示例。examples/rest- 包含了使用 JAX-RS 创建 RESTful Web 服务的示例。examples/jms- 包含了使用 JMS 实现消息传递的示例。
每个目录下通常都有相应的 pom.xml 文件,用于 Maven 构建和依赖管理。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
1. 新增示例
开发者可以根据最新的 Java EE 规范或技术趋势,新增更多的示例,比如 WebSocket、Batch API、JSON-P 等。
2. 集成现代框架
随着技术的发展,可以将现代的框架如 Spring Boot、Apache Camel 等集成到示例中,以展示与 Java EE 的兼容性。
3. 优化现有示例
对现有示例进行优化,比如改进代码结构、提高代码的可读性、增加单元测试等,使示例更加符合最佳实践。
4. 提供教程和文档
为每个示例提供详细的中文教程和文档,帮助更多的开发者理解 Java EE 技术的使用。
5. 支持不同版本的 Java EE
随着 Java EE 版本的更新,确保示例支持最新的 Java EE 版本,同时也兼容较旧的版本。
通过这些扩展和二次开发,tutorial-examples 项目可以成为更全面的 Java EE 学习资源,帮助更多的开发者在企业级应用开发领域取得成功。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00