具体描述
JBoss Seam is an exciting new application framework based on the Java EE platform that is used to build rich, web-based business applications. Seam is rapidly capturing the interest of Java enterprise developers because of its focus on simplicity, ease of use, transparent integration, and scalability. "Seam in Action" offers a practical and in-depth look at JBoss Seam. The book puts Seam head-to-head with the complexities in the Java EE architecture. The author presents an unbiased view of Seam from outside the walls of RedHat/JBoss, focusing on such topics as Spring integration and deployment to alternative application servers to steer clear of vendor lock-in. By the end of the book, you should expect to not only gain a deep understanding of Seam, but also come away with the confidence to teach the material to others. To start off, you will see a working Java EE-compliant application come together by the end of the second chapter. As you progress through the book, you will discover how Seam eliminates unnecessary layers and configurations, solves the most common JSF pain points, and establishes the missing link between JSF, EJB 3 and JavaBean components. The author also shows you how Seam opens doors for you to incorporate technologies you previously have not had time to learn, such as business processes and stateful page flows (jBPM), Ajax remoting, PDF generation, asynchronous tasks, and more. All too often, developers spend a majority of their time integrating disparate technologies, manually tracking state, struggling to understand JSF, wrestling with Hibernate exceptions, and constantly redeploying applications, rather than on the logic pertaining to the business athand. "Seam in Action" dives deep into thorough explanations of how Seam eliminates these non-core tasks by leveraging configuration by exception, Java 5 annotations, and aspect-oriented programming.
作者简介
Dan Allen is a passionate enterprise software developer, scholar, and mentor with over eight years of development experience using technologies that include Java frameworks (Seam, JSF, EJB3, Hibernate, Spring, Struts), testing frameworks (JUnit, TestNG), JavaScript and DOM scripting, CSS and page layouts, Maven 2, Ant, Groovy, and others. Dan is also a dedicated open source advocate who has been running Linux (and only Linux) since 2000. Dan's professional passions are equally divided between Java and Linux.
目录信息
读后感
Seam实战 目录 1 了解Seam 1.1 Seam使JavaEE一体化 1.2 seam-gen 2 Seam基础知识 2.1 Seam生命周期 2.2 组件及其Context 2.3 Seam组件描述符 2.4 IoC 3 Seam状态管理 3.1 对话 3.2 Java持久化 ...
评分Seam实战 目录 1 了解Seam 1.1 Seam使JavaEE一体化 1.2 seam-gen 2 Seam基础知识 2.1 Seam生命周期 2.2 组件及其Context 2.3 Seam组件描述符 2.4 IoC 3 Seam状态管理 3.1 对话 3.2 Java持久化 ...
评分Seam实战 目录 1 了解Seam 1.1 Seam使JavaEE一体化 1.2 seam-gen 2 Seam基础知识 2.1 Seam生命周期 2.2 组件及其Context 2.3 Seam组件描述符 2.4 IoC 3 Seam状态管理 3.1 对话 3.2 Java持久化 ...
评分Seam实战 目录 1 了解Seam 1.1 Seam使JavaEE一体化 1.2 seam-gen 2 Seam基础知识 2.1 Seam生命周期 2.2 组件及其Context 2.3 Seam组件描述符 2.4 IoC 3 Seam状态管理 3.1 对话 3.2 Java持久化 ...
评分Seam实战 目录 1 了解Seam 1.1 Seam使JavaEE一体化 1.2 seam-gen 2 Seam基础知识 2.1 Seam生命周期 2.2 组件及其Context 2.3 Seam组件描述符 2.4 IoC 3 Seam状态管理 3.1 对话 3.2 Java持久化 ...
用户评价
如果要用一个词来形容这本书的深度，那就是“偏执”。作者对“正确性”的追求达到了令人发指的地步。在涉及数值稳定性的章节，书中不仅讲解了梯度爆炸和消失的现象，还详细对比了四种不同的梯度裁剪方法（Norm Clipping, Value Clipping, Grad-Averaging），并提供了不同场景下选择的决策树。令人称奇的是，作者甚至花费了大量篇幅去讨论浮点数精度对模型训练的影响，包括Tensor Core对FP16和BF16的处理差异，以及如何通过调整损失函数缩放因子（Loss Scaling）来规避下溢问题。这种对基础数学和硬件特性的深度耦合分析，让这本书远超了一般的编程指南，更像是一本关于“如何不犯低级错误”的圣经。
评分这本书的叙事风格非常具有个人特色，读起来更像是一位经验丰富的工程师在给你“传授秘籍”，而不是冷冰冰的学术论述。作者似乎特别热衷于分享那些“踩过的坑”和“不为人知的技巧”。比如，在谈到数据加载和I/O瓶颈时，作者没有直接推荐`DataLoader`，而是深入探讨了如何使用内存映射文件（mmap）结合多进程读取策略来榨干SSD的读写速度，并给出了一个复杂的性能测试基准。这种注重实操细节的写作方式，让即便是初级开发者也能从中受益匪浅。尤其喜欢其中穿插的那些短小的“经验之谈”（Snippets of Wisdom），它们往往能一语道破困扰我许久的性能优化难题，例如为什么在特定GPU上使用混合精度训练时需要手动调整梯度累积步数。
评分我对这本书的整体感觉是——它是一本不折不扣的实战手册，但其广度令人惊叹。我原本以为这只是针对某个特定框架（比如PyTorch或TensorFlow）的API介绍，结果却发现它横跨了从数据预处理到模型部署的完整生命周期。例如，书中用了一个非常生动的案例，讲述了如何利用Jax/Flax进行大规模模型的并行训练，详细对比了数据并行、模型并行和流水线并行的性能损耗与实现复杂度。更让我印象深刻的是，它专门辟了一个章节讲解了模型量化和剪枝技术，特别是后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）在边缘设备上的实际性能表现，这一点在很多号称“全面”的书籍中经常被一带而过。读完后，我立即尝试将一个BERT模型迁移到移动端，效率提升了近40%，效果立竿见影。
评分这本关于深度学习的专著简直是技术宅的福音，作者以极其严谨的笔触，深入剖析了Transformer架构的每一个细节，从自注意力机制的数学推导到多头注意力机制的并行化处理，无不展现出深厚的功底。书中大量的图示和伪代码，极大地降低了理解复杂模型的门槛。尤其是关于位置编码的讨论，作者并没有满足于讲解现有的Sinusoidal编码，还花了专门的章节对比了相对位置编码和旋转位置编码（RoPE）的优劣，甚至在边缘部分探讨了如何根据特定任务优化这些编码策略。对于那些想从“调包侠”晋升为模型设计者的读者来说，这本书提供了坚实的理论基础和实践指导。我花了整整一个周末才啃完关于优化器那一章，它对AdamW、Lookahead等现代优化算法的收敛性分析，远比官方论文写得透彻易懂，简直是教科书级别的呈现。
评分我对这本书中关于实验设计和可重复性（Reproducibility）的部分印象最为深刻。在当今AI研究中，很多结果难以复现已成顽疾。这本书没有停留在理论层面，而是提供了一整套详尽的“版本控制”方案。它不仅推荐了使用DVC（Data Version Control）来管理数据集，还详细演示了如何结合MLflow或Weights & Biases来追踪超参数、随机种子和环境依赖的每一个细微变化。最妙的是，书中提供了一个基于Docker和Kubernetes的模板，可以直接部署一个高度可复现的训练环境。这不仅仅是关于代码，更是关于构建一个科学、严谨的研究流程，对于任何有志于发表高质量研究成果的团队来说，这部分内容简直是无价之宝。
评分可怜的seam，被抛弃了，也难怪，做个hello world都有点卡的玩意真能放到项目里面我还是真的有点怀疑
评分可怜的seam，被抛弃了，也难怪，做个hello world都有点卡的玩意真能放到项目里面我还是真的有点怀疑
评分可怜的seam，被抛弃了，也难怪，做个hello world都有点卡的玩意真能放到项目里面我还是真的有点怀疑
评分可怜的seam，被抛弃了，也难怪，做个hello world都有点卡的玩意真能放到项目里面我还是真的有点怀疑
评分别人能写框架是本事，但是能把别人写的代码或者框架的特点说出来，结合开发者的困惑，娓娓道来，也是非常有能力的事情。
