探索Java EE 7的魅力:Petstore应用程序
在这个充满创新和先进技术的时代,我们常常需要寻找一个平台来实践和展示新的编程范式和技术。这就是Petstore Java EE 7项目大显身手的地方。由Antonio Goncalves精心打造的这个项目,不仅是一个学习和理解Java EE 7的绝佳实例,而且也是一个功能齐全的在线宠物商店应用。
项目介绍
Petstore Java EE 7是一个中级水平的项目,它充分利用了Java EE 7的技术栈,包括JPA 2.1、CDI 1.1、Bean Validation 1.1、EJB Lite 3.2、JSF 2.2以及JAX-RS 2.0等。该项目在WildFly 10到WildFly 26(不支持Wildfly 27,因为它基于Jakarta EE 10)上运行,并提供了全面的文档和代码供您下载和学习。
项目技术分析
项目的核心在于展示了Java EE 7的各种组件如何协同工作以实现一个电子商务网站的功能。例如,JPA用于处理数据库操作,CDI则实现了依赖注入,使得组件间的协作更加简洁高效。同时,通过EJB Lite提供的服务层,实现了业务逻辑的解耦。JSF 2.2和JAX-RS 2.0分别负责前端用户界面和后端RESTful API的构建,确保了良好的用户体验和可扩展性。
此外,项目还引入了Twitter Bootstrap和PrimeFaces,为用户界面添加了现代感和易用性,而Arquillian框架则用于集成测试,确保整个应用的质量和稳定性。
应用场景
Petstore Java EE 7可以被开发者用于以下几个方面:
- 学习平台:对初学者来说,这是一个理想的学习Java EE 7技术的好地方。
- 实战演练:对于有一定经验的开发者,它可以作为一个模板,演示如何利用这些技术来构建实际项目。
- 教学材料:教育机构可以将其作为课程中的实践项目,帮助学生掌握企业级开发的技能。
项目特点
- 纯Java EE 7实现:项目完全依赖于Java EE 7规范,没有引入额外的外部框架,使代码更清晰、更容易理解和维护。
- 简洁设计:避免过于复杂的设计模式,专注于展示Java EE 7的核心特性。
- 可部署性:支持多种版本的WildFly服务器,方便不同环境下的部署。
- 集成测试:利用Arquillian进行深度测试,确保应用的稳定性和正确性。
- 易于定制:开源且易于扩展,你可以根据需求定制自己的功能或UI。
总之,Petstore Java EE 7是一个值得探索的项目,无论你是新手还是有经验的开发者,都可以从中获得宝贵的知识和实践经验。现在就去GitHub下载并开始你的Java EE 7之旅吧!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00