异步社区(www.epubit.com)是人民邮电出版社旗下IT专业图书旗舰社区,也是国内领先的IT专业图书社区,致力于优质学习内容的出版和分享,实现了纸书电子书的同步上架,于2015年8月上线运营。公众号【异步图书】,每日赠送异步新书。
URL中的context部分用来代表应用名称,该部分也是可选的。一台Web服务器可以运行多个上下文(应用),其中一个可以配置为默认上下文。若访问默认上下文中的资源,可以跳过context部分。
在本章中,我们学习了基于MVC模式的模型2架构以及如何基于servlet控制器或者filter分发器开发一个模型2应用。两个示例分别为appdesign1和appdesign2。使用servlet作为过滤器上的控制器,一个明显的优点是你可以将servlet配置为欢迎页面。
在Web应用执行action时,很重要的一个步骤就是进行输入校验。校验的内容可以是简单的,如检查一个输入是否为空,也可以是复杂的,如校验信用卡号。实际上,因为校验工作如此重要,Java社区专门发布了JSR 303 Bean Validation以及JSR 349 Bean Validation 1.1版本,将Java世界的输入检验进行标准化。
虽然servlet是模型2应用程序中最常见的控制器,但过滤器也可以充当控制器。但请注意,过滤器没有作为欢迎页面的权限。仅输入域名时不会调用过滤器分派器。Struts 2使用过滤器作为控制器,是因为该过滤器也用于提供静态内容。
表单类与HTML表单相映射,是后者在服务端的代表。ProductForm类(见清单 2.2)包含了一个产品的字符串值。ProductForm类看上去同Product类相似,这就引出一个问题:ProductForm类是否有存在的必要。
模型2中,Servlet或者Filter都可以充当控制器。几乎所有现代Web框架都是模型2的实现。Struts 1、Spring MVC和JavaServer Faces使用一个Servlet作为控制器,而Struts 2则使用一个Filter作为控制器。
本章将会讨论模型2,并展示4个不同示例应用。第一个应用是一个基本的模型2应用,采用Servlet作为控制器;第二个应用也是模型2应用,但采用了Filter作为控制器;第三个应用引入了验证控件来校验用户的输入;最后一个应用则采用了一个自研的依赖注入器。在实践中,应替换为Spring。
本节书摘来自异步社区《Spring MVC学习指南(第2版)》一书中的第1章,第1.3节,作者:【美】Paul Deck著,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看
该bean的定义告诉Spring,通过默认无参的构造器来初始化Product类。如果不存在该构造器(如果类的编写者重载了构造器,且没有显示声明默认构造器),则Spring将抛出一个异常。此外,该无参数的构造器并不要求是public签名。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第3章,第3.4节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第3章 可视化TensorFlow 3.4 小结 可视化是研究深度学习的一个重要方向,有利于我们直观地探究训练过程中的每一步发生的变化。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第3章,第3.3节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第3章 可视化TensorFlow 3.3 可视化的例子 词嵌入(word embedding)在机器学习中非常常见,可以应用在自然语言处理、推荐系统等其他程序中。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第3章,第3.2节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第3章 可视化TensorFlow 3.2 TensorBoard TensorBoard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具,也是一个Web应用程序套件。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章,第2.6节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第2章 TensorFlow环境的准备 2.6 小结 本章介绍了TensorFlow环境的准备,分别讲解了使用pip命令、Java JAR文件、用Bazel工具对源代码进行编译这3种安装方式,以及在pip安装方式下,在Mac、Ubuntu/Linux、Windows系统上如何安装CPU版本和GPU版本的TensorFlow。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章,第2.5节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第2章 TensorFlow环境的准备 2.5依赖的其他模块 TensorFlow在运行中需要做一些矩阵运算,时常会用到一些第三方模块,此外,在处理音频、自然语言时需要也要用到一些模块,建议一并安装好。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章,第2.4节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第2章 TensorFlow环境的准备 2.4 从源代码安装 从源代码编译安装,需要使用Bazel编译工具。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章,第2.3节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第2章 TensorFlow环境的准备 2.3 基于Java的安装 基于Java的方式安装,可以参照TensorFlow官方GitHub的安装方法[6]。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章,第2.2节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第2章 TensorFlow环境的准备 2.2 基于pip的安装 pip是Python的包管理工具,主要用于PyPI[2](Python Packet Index)上的包。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章,第2.1节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第2章 TensorFlow环境的准备 本章的主要任务就是准备TensorFlow环境。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.8节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 人工智能概述 1.8 小结 本章主要介绍了人工智能、机器学习、深度学习的关系,以及深度学习的学习步骤,分析了这个领域的相关人群,以及这个领域的重要赛事。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.4节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 人工智能概述 1.4 什么是TensorFlow 想想,在机器学习流行之前,我们是如何做与语音和图像相关的识别的?大多数是基于规则的系统。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.1节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 人工智能概述 1.3 深度学习的入门方法 要想入门深度学习,需要两个工具,即算法知识和大量的数据,外加一台计算机,如果有GPU就更好了,但是因为许多入门初学者的条件有限,没有GPU也可以,本书的许多讲解都是基于Mac笔记本完成的。
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.2节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 人工智能概述 TensorFlow技术解析与实战 有人说,人工智能在世界范围的流行,是因为那盘围棋。
多年以来,职业认证都在计算机领域扮演着重要的角色,其重要性在将来仍会不断提升。这些认证的存在有着诸多理由,其中最大众化的理由就是它的可信度。在其他条件完全均等的情况下,持有认证的员工/顾问/面试者比那些没有持有认证的人士更具优势。
云计算技术建立在宽带网络访问、资源池、快速弹性、按需自助服务和可测量服务等条件之上。类似VMware产品这样的虚拟化技术使IT行业能够应用这种新型运营模型,以更高的效率向客户交付服务,无论他们是内部客户(员工),还是外部客户(合作伙伴、最终用户或客户)。
部署ESXi会影响到组织的许多方面—不仅涉及服务器团队,也涉及网络团队、存储团队和安全团队。这里有许多问题需要考虑,其中包括服务器硬件、存储硬件、存储协议或连接类型、网络拓扑和网络连接。规划不当会导致不稳定和无法支持的实现结果。
在早期版本中,ESXi和vCenter都由C#客户端管理。vSphere 5.0引入了Web客户端。虽然Web客户端的第一次迭代功能不如C#客户端丰富,但在vSphere 5.1之后,这种情况发生了改变。为了能够明确区分,以下内容将使用vSphere客户端和Web客户端这两个术语。
本地设备、SAN LUN、USB,哪一个目标位置最适合安装ESXi?这些问题的答案取决于vSphere部署的整体设计,因此没有统一的答案。许多因素影响这个决策。你的服务器是否只有iSCSI SAN,而没有iSCSI硬件?如果是,那么就无法选择从SAN启动。