Java Web程式開發進階

《Java Web程式開發進階》是2015年8月清華大學出版社出版的圖書，作者是傳智播客高教產品研發部。

基本介紹

• 中文名：Java Web程式開發進階
• 作者：傳智播客高教產品研發部
• 出版社：清華大學出版社
• 出版時間：2015年8月
• 定價：40 元
• ISBN：9787302407263

內容簡介

本書從有一定Web開發基礎的編程人員的角度出發，深刻地揭示了Java？Web開發的內幕。全書共12章，詳細講解了從JDBC基礎到DBUtils工具，從Filter到Servlet事件監聽器，以及檔案上傳下載、EL表達式、JSTL標籤、國際化等Java？Web開發的各個方面的知識和技巧。最重要的是，本書加入了真實的電商項目，揭示了真實項目開發內幕，讓編程人員切身感受項目開發帶來的樂趣。本書使用深入淺出、通俗易懂的語言闡述教材中涉及的概念，並通過結合典型翔實的Web套用案例、分析案例代碼、解決常見問題等方式，幫助讀者真正明白Web應用程式開發的全過程。

本書附有配套視頻、原始碼、習題、教學課件等資源，而且為了幫助編程人員更好地解決學習過程中遇到的問題，傳智播客還專門提供了免費的線上答疑平台，並承諾在3小時內針對問題給予解答。

本書適合作為高等院校計算機相關專業程式設計或者Web項目開發的教材，是一本適合廣大計算機編程愛好者的優秀讀物。

圖書目錄

第1章JDBC入門1

1.1JDBC概述1

1.1.1什麼是JDBC1

1.1.2JDBC常用API2

1.1.3實現第一個JDBC程式5

1.1.4PreparedStatement 對象9

1.1.5CallableStatement對象11

1.1.6ResultSet對象13

1.2案例——JDBC的基本操作15

1.3JDBC批處理24

1.3.1Statement批處理24

1.3.2PreparedStatement 批處理25

1.4大數據處理26

1.4.1處理CLOB數據27

1.4.2處理BLOB數據28

小結30

第2章JDBC處理事務與資料庫連線池31

2.1JDBC處理事務31

2.2資料庫連線池34

2.2.1什麼是資料庫連線池34

2.2.2DataSource接口35

2.2.3DBCP數據源35

2.2.4C3P0數據源39

小結45

第3章DBUtils工具47

3.1API介紹47

3.1.1DBUtils類47

3.1.2QueryRunner類48

3.1.3ResultSetHandler接口49

3.2ResultSetHandler實現類49

3.2.1ArrayHandler和ArrayListHandler50

3.2.2BeanHandler、BeanListHandler和BeanMapHandler53

3.2.3MapHandler和MapListHandler56

3.2.4ColumnListHandler57

3.2.5ScalarHandler58

3.2.6KeyedHandler59

3.3DBUtils實現增刪改查60

3.4DBUtils處理事務65

小結70

Java Web程式開發進階第4章過濾器72

4.1Filter入門72

4.1.1什麼是Filter72

4.1.2實現第一個Filter 程式73

4.1.3Filter映射75

4.1.4Filter鏈78

4.1.5FilterConfig接口81

4.2套用案例——Filter實現用戶自動登錄83

4.3Filter高級套用89

4.3.1裝飾設計模式90

4.3.2Filter實現統一全站編碼91

4.3.3Filter實現頁面靜態化95

小結104

第5章Servlet事件監聽器106

5.1Servlet事件監聽器概述106

5.2監聽域對象的生命周期107

5.2.1ServletContextListener接口107

5.2.2HttpSessionListener接口108

5.2.3ServletRequestListener接口108

5.2.4階段案例——監聽域對象的生命周期109

5.3監聽域對象中的屬性變更115

5.3.1監聽對象屬性變更的接口115

5.3.2階段案例——監聽域對象的屬性變更117

5.4感知被HttpSession綁定的事件監聽器119

5.4.1HttpSessionBindingListener接口119

5.4.2HttpSessionActivationListener接口121

小結132

第6章檔案上傳與下載134

6.1如何實現檔案上傳134

6.2檔案上傳的相關API136

6.2.1FileItem接口136

6.2.2DiskFileItemFactory類137

6.2.3ServletFileUpload類138

6.3套用案例——檔案上傳140

6.4檔案下載143

6.4.1檔案下載原理143

6.4.2檔案下載編碼實現144

小結147

第7章EL表達式148

7.1初識EL 148

7.2EL語法150

7.2.1EL中的標識符150

7.2.2EL中的保留字150

7.2.3EL中的變數151

7.2.4EL中的常量151

7.2.5EL中的運算符152

7.3EL隱式對象155

7.3.1pageContext對象156

7.3.2Web域相關對象157

7.3.3param和paramValues對象159

7.3.4header和headerValues對象160

7.3.5Cookie對象161

7.3.6initParam對象162

7.4自定義EL函式163

7.4.1HTML注入163

7.4.2案例——自定義EL函式防止HTML注入165

小結168

第8章JSP標準標籤庫169

8.1JSTL入門 169

8.1.1什麼是JSTL169

8.1.2安裝和測試JSTL170

8.2JSTL中的Core標籤庫171

8.2.1<c:out>標籤 171

8.2.2<c:set>標籤175

8.2.3<c:remove>標籤178

8.2.4<c:catch>標籤179

8.2.5<c:if>標籤180

8.2.6<c:choose>標籤181

8.2.7<c:forEach>標籤183

8.2.8<c:forTokens>標籤188

8.2.9<c:param>標籤189

8.2.10<c:url>標籤190

8.2.11<c:redirect>標籤192

8.3JSTL中的Functions標籤庫193

8.3.1fn:toLowerCase函式與fn:toUpperCase函式193

8.3.2fn:trim函式195

8.3.3fn:escapeXml函式195

8.3.4fn:length函式196

8.3.5fn:split函式197

8.3.6fn:join函式 198

8.3.7fn:indexOf函式 199

8.3.8fn:contains函式201

8.3.9fn:containsIgnoreCase函式202

8.3.10fn:startsWith函式與fn:endsWith函式203

8.3.11fn:replace函式204

8.3.12fn:substring、fn:substringAfter與fn:substringBefore函式205

小結206

第9章自定義標籤208

9.1自定義標籤入門208

9.1.1什麼是自定義標籤208

9.1.2自定義標籤的開發步驟209

9.2傳統標籤211

9.2.1Tag接口211

9.2.2IterationTag接口212

9.2.3BodyTag接口214

9.2.4案例——實現一個傳統自定義標籤218

9.3簡單標籤220

9.3.1簡單標籤API220

9.3.2案例——實現一個自定義簡單標籤222

9.3.3控制是否執行標籤體內容229

9.3.4控制是否執行JSP頁面的內容231

9.3.5簡單標籤的屬性233

小結239

第10章國際化240

10.1什麼是國際化240

10.2實現國際化的API242

10.2.1Locale 類242

10.2.2ResourceBundle類245

10.2.3DateFormat類248

10.2.4NumberFormat類250

10.2.5MessageFormat類252

10.3開發國際化的Web套用255

10.3.1獲取Web套用中的本地信息255

10.3.2案例——開發國際化的Web套用257

10.4國際化標籤庫260

10.4.1設定全局信息的標籤261

10.4.2信息顯示標籤262

10.4.3數字及日期格式化標籤265

小結270

第11章綜合項目—網上書城(上)271

11.1項目概述271

11.1.1需求分析271

11.1.2功能結構272

11.1.3項目預覽272

11.2資料庫設計274

11.2.1ER圖設計274

11.2.2創建資料庫和數據表275

11.3項目前期準備278

11.4用戶註冊和登錄模組283

11.4.1用戶註冊284

11.4.2用戶登錄288

11.5購物車模組293

11.5.1模組概述293

11.5.2實現購物車的基本功能294

11.5.3實現訂單的相關功能298

11.6圖書信息查詢模組300

11.6.1商品分類導航欄301

11.6.2搜尋功能303

11.6.3公告板和本周熱賣304

小結307

第12章綜合項目—網上書城(下)308

12.1後台管理系統概述308

12.2商品管理模組310

12.2.1商品管理模組簡介310

12.2.2實現查詢商品列表功能310

12.2.3實現添加商品信息功能315

12.2.4實現編輯商品信息功能318

12.2.5實現刪除商品信息功能322

12.3銷售榜單模組324

12.4訂單管理模組328

12.4.1訂單管理模組簡介328

12.4.2實現查詢訂單列表功能329

12.4.3實現查看訂單詳情功能334

12.4.4實現刪除訂單功能339

小結342

引言篇

第1章數據挖掘3

1.1KDD定義和過程3

1.2數據挖掘的概念和任務5

1.3數據挖掘中的十大算法6

1.3.1C4.5算法6

1.3.2KMeans算法6

1.3.3SVM算法7

1.3.4Apriori算法8

1.3.5EM算法8

1.3.6PageRank算法9

1.3.7AdaBoost算法9

1.3.8kNN算法10

1.3.9Nave Bayes算法10

1.3.10CART算法11

1.4數據挖掘中的套用熱點11

1.5小結12

參考文獻13

第2章數據流挖掘15

2.1背景15

2.2數據流的套用領域及定義16

2.3數據流處理的理論基礎與挖掘技術17

2.3.1基於數據的方法18

2.3.2基於任務的方法19

2.4數據流挖掘的挑戰與任務19

2.4.1傳統數據挖掘面臨的挑戰20

2.4.2數據流挖掘的挑戰21

2.4.3數據流的挖掘任務22

2.5小結25參考文獻25

第3章數據流分類的關鍵研究問題28

3.1引言28

3.2概念描述模型與大綱數據提取問題29

3.2.1概念描述模型29

3.2.2數據流大綱的提取方法與策略30

3.3數據流的概念漂移檢測問題31

3.3.1概念漂移的基礎知識31

3.3.2概念漂移的處理方法33

3.3.3研究進展35

3.3.4技術方案37

3.4噪音數據流問題38

3.4.1問題描述38

3.4.2研究進展與技術方案39

3.5數據分布不平衡問題39

3.5.1問題描述39

3.5.2不平衡數據分布的處理方法41

3.5.3研究進展44

3.5.4技術方案45

3.6不完全標記數據流分類問題45

3.6.1問題描述45

3.6.2不完全標記數據的處理方法46

3.6.3研究進展47

3.6.4技術方案48

3.7數據流的特徵高維稀疏問題50

3.7.1問題描述50

3.7.2研究進展與技術方案50

3.8數據流分類的評價體系51

3.8.1問題描述51

3.8.2概念漂移檢測方法的評估指標52

3.8.3數據流分類評估方法52

3.8.4設計方案53

3.9本章小結53

參考文獻54基礎篇

第4章分類模型與方法65

4.1分類的基本知識65

4.2分類模型的評估方法65

4.3決策樹模型66

4.3.1傳統的決策樹模型66

4.3.2隨機決策樹模型70

4.4Bayes模型73

4.4.1貝葉斯分類的一般原理73

4.4.2常見的貝葉斯分類模型74

4.5其他分類模型77

4.5.1神經網路77

4.5.2概念格77

4.5.3粗糙集合79

4.6集成方法82

4.6.1集成分類的基本知識82

4.6.2經典的集成分類方法83

參考文獻84

第5章特徵選擇88

5.1研究背景及意義88

5.2特徵選擇概述90

5.2.1特徵選擇的相關概念90

5.2.2特徵選擇的過程91

5.2.3特徵選擇的分類95

5.3經典特徵選擇方法概述97

5.3.1Relief方法98

5.3.2信息熵方法98

5.3.3粗糙集合方法99

5.3.4遺傳算法100

5.3.5OneR方法101

5.3.6LARS算法102

5.4特徵選擇面臨的挑戰104

參考文獻104專題篇

第6章數據流的集成分類方法研究3

6.1引言3

6.2數據流分類的集成策略3

6.2.1WE集成方法112

6.2.2AP集成方法113

6.2.3WE與AP混合集成方法113

6.2.4基於WE的混合集成方法114

6.3基於決策樹模型的集成分類方法122

6.3.1基於UFFT的集成分類方法123

6.3.2基於隨機決策樹的集成分類方法130

6.4本章小結148

參考文獻149

第7章數據流中概念漂移檢測與分類問題研究152

7.1引言152

7.2基於增量式決策樹的數據流概念漂移檢測與分類方法153

7.2.1CVFDT系列數據流概念漂移檢測與分類方法153

7.2.2RDT系列數據流概念漂移檢測與分類方法157

7.3面向不同漂移特徵的概念漂移數據流分類算法158

7.3.1基於C4.5和Nave Bayes混合模型的概念漂移數據流分類算法158

7.3.2基於變體RDT模型的概念漂移數據流檢測與分類方法165

7.3.3CDRDT算法: 一種快速的數據流概念漂移檢測與分類算法175

7.3.4基於雙層視窗的概念漂移數據流分類算法190

7.4本章小結198

參考文獻198

第8章不完全標記數據流分類問題研究204

8.1引言204

8.2不完全標記數據流的處理技術205

8.2.1基於kMeans與增量式決策樹的模型206

8.2.2基於kModes與增量式決策樹的模型212

8.3不完全標記數據流中的概念漂移檢測218

8.3.1研究現狀219

8.3.2基於聚類概念簇差異的概念漂移檢測機制221

8.3.3實驗結果與分析226

8.4不完全標記數據流中的重現概念漂移檢測228

8.4.1研究現狀228

8.4.2基於聚類概念簇差異的重複再現概念檢測機制230

8.4.3實驗結果與分析233

8.5算法框架與實驗分析236

8.5.1SUN算法框架236

8.5.2SUN算法的實驗結果與分析237

8.5.3REDLLA算法框架239

8.5.4REDLLA算法的實驗結果與分析240

8.6不完全標記數據流分類任務中的開放性問題244

8.7本章小結245

參考文獻245

第9章面向套用數據的特徵降維方法研究250

9.1引言250

9.2文本分類中的特徵降維251

9.2.1經典文本特徵降維算法253

9.2.2基於語義信息的特徵降維方法256

9.3基於本體的特徵降維算法260

9.3.1相關定義260

9.3.2算法框架262

9.3.3算法技術細節263

9.3.4實驗結果與分析265

9.4基於疊代Lasso的腫瘤分類信息基因選擇方法277

9.4.1引言277

9.4.2方法 GSIL系統框架279

9.4.3實驗結果與分析283

9.4.4小結290

9.5流環境下實時的特徵降維方法290

9.5.1引言290

9.5.2IV指標定義292

9.5.3基於IV指標的特徵選擇方法FSIV295

9.5.4FSIV的實驗結果及分析296

9.5.5FSIV在入侵檢測數據流的套用299

9.5.6FSIV在網路交易數據流中的套用302

9.6本章小結304

參考文獻305實驗資源篇

第10章數據流分類算法實驗工具包ETDSv1.0313

10.1引言313

10.2軟體的配置、運行與功能314

10.2.1軟體的配置與運行314

10.2.2軟體功能315

10.3數據生成器316

10.3.1視圖界面中數據生成器主選單317

10.3.2資料庫兩大生成器選單功能介紹317

10.4SRMTDS算法320

10.4.1SRMTDS算法參數設定選單320

10.4.2SRMTDS算法特徵資料庫讀取與算法運行選單324

10.5SRMTCD（MSRT）算法326

10.5.1SRMTCD (MSRT)算法參數設定選單326

10.5.2SRMTCD (MSRT)算法特徵資料庫讀取與算法運行選單329

10.6EDT算法331

10.6.1EDT算法參數設定選單332

10.6.2EDT算法特徵資料庫讀取與算法運行選單335

10.7EDTC算法338

10.7.1EDTC算法參數設定選單338

10.7.2EDTC算法特徵資料庫讀取與算法運行選單340

10.8CDRDT算法343

10.8.1CDRDT算法參數設定選單343

10.8.2CDRDT算法特徵資料庫讀取與算法運行選單345

10.9DWCDS算法347

10.9.1DWCDS算法參數設定選單348

10.9.2DWCDS算法特徵資料庫讀取與算法運行選單350

10.10附錄351

10.10.1數據流實驗工具算法布局圖351

10.10.2數據流分類算法布局圖352

10.10.2數據流分類算法運行流程圖352

第11章經典的數據流分類算法實驗工具353

11.1VFML353

11.1.1VFDTc算法353

11.1.2CVFDT算法356

11.2MOA362

11.2.1MOA的界面操作363

11.2.2MOA命令行使用方法373

參考文獻375

第12章數據流分類算法常用的實驗數據集376

12.1非概念漂移數據流376

12.1.1合成數據集376

12.1.2真實數據集376

12.2概念漂移數據集377

12.2.1合成數據集377

12.2.2真實數據集379

參考文獻382