第1章JDBC入门1

1.1JDBC概述1

1.1.1什么是JDBC1

1.1.2JDBC常用API2

1.1.3实现第一个JDBC程序5

1.1.4PreparedStatement 对象9

1.1.5CallableStatement对象11

1.1.6ResultSet对象13

1.2案例——JDBC的基本操作15

1.3JDBC批处理24

1.3.1Statement批处理24

1.3.2PreparedStatement 批处理25

1.4大数据处理26

1.4.1处理CLOB数据27

1.4.2处理BLOB数据28

小结30

第2章JDBC处理事务与数据库连接池31

2.1JDBC处理事务31

2.2数据库连接池34

2.2.1什么是数据库连接池34

2.2.2DataSource接口35

2.2.3DBCP数据源35

2.2.4C3P0数据源39

小结45

第3章DBUtils工具47

3.1API介绍47

3.1.1DBUtils类47

3.1.2QueryRunner类48

3.1.3ResultSetHandler接口49

3.2ResultSetHandler实现类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实现增删改查60

3.4DBUtils处理事务65

小结70

目录Java Web程序开发进阶第4章过滤器72

4.1Filter入门72

4.1.1什么是Filter72

4.1.2实现第一个Filter 程序73

4.1.3Filter映射75

4.1.4Filter链78

4.1.5FilterConfig接口81

4.2应用案例——Filter实现用户自动登录83

4.3Filter高级应用89

4.3.1装饰设计模式90

4.3.2Filter实现统一全站编码91

4.3.3Filter实现页面静态化95

小结104

第5章Servlet事件监听器106

5.1Servlet事件监听器概述106

5.2监听域对象的生命周期107

5.2.1ServletContextListener接口107

5.2.2HttpSessionListener接口108

5.2.3ServletRequestListener接口108

5.2.4阶段案例——监听域对象的生命周期109

5.3监听域对象中的属性变更115

5.3.1监听对象属性变更的接口115

5.3.2阶段案例——监听域对象的属性变更117

5.4感知被HttpSession绑定的事件监听器119

5.4.1HttpSessionBindingListener接口119

5.4.2HttpSessionActivationListener接口121

小结132

第6章文件上传与下载134

6.1如何实现文件上传134

6.2文件上传的相关API136

6.2.1FileItem接口136

6.2.2DiskFileItemFactory类137

6.2.3ServletFileUpload类138

6.3应用案例——文件上传140

6.4文件下载143

6.4.1文件下载原理143

6.4.2文件下载编码实现144

小结147

第7章EL表达式148

7.1初识EL 148

7.2EL语法150

7.2.1EL中的标识符150

7.2.2EL中的保留字150

7.2.3EL中的变量151

7.2.4EL中的常量151

7.2.5EL中的运算符152

7.3EL隐式对象155

7.3.1pageContext对象156

7.3.2Web域相关对象157

7.3.3param和paramValues对象159

7.3.4header和headerValues对象160

7.3.5Cookie对象161

7.3.6initParam对象162

7.4自定义EL函数163

7.4.1HTML注入163

7.4.2案例——自定义EL函数防止HTML注入165

小结168

第8章JSP标准标签库169

8.1JSTL入门 169

8.1.1什么是JSTL169

8.1.2安装和测试JSTL170

8.2JSTL中的Core标签库171

8.2.1<c:out>标签 171

8.2.2<c:set>标签175

8.2.3<c:remove>标签178

8.2.4<c:catch>标签179

8.2.5<c:if>标签180

8.2.6<c:choose>标签181

8.2.7<c:forEach>标签183

8.2.8<c:forTokens>标签188

8.2.9<c:param>标签189

8.2.10<c:url>标签190

8.2.11<c:redirect>标签192

8.3JSTL中的Functions标签库193

8.3.1fn:toLowerCase函数与fn:toUpperCase函数193

8.3.2fn:trim函数195

8.3.3fn:escapeXml函数195

8.3.4fn:length函数196

8.3.5fn:split函数197

8.3.6fn:join函数 198

8.3.7fn:indexOf函数 199

8.3.8fn:contains函数201

8.3.9fn:containsIgnoreCase函数202

8.3.10fn:startsWith函数与fn:endsWith函数203

8.3.11fn:replace函数204

8.3.12fn:substring、fn:substringAfter与fn:substringBefore函数205

小结206

第9章自定义标签208

9.1自定义标签入门208

9.1.1什么是自定义标签208

9.1.2自定义标签的开发步骤209

9.2传统标签211

9.2.1Tag接口211

9.2.2IterationTag接口212

9.2.3BodyTag接口214

9.2.4案例——实现一个传统自定义标签218

9.3简单标签220

9.3.1简单标签API220

9.3.2案例——实现一个自定义简单标签222

9.3.3控制是否执行标签体内容229

9.3.4控制是否执行JSP页面的内容231

9.3.5简单标签的属性233

小结239

第10章国际化240

10.1什么是国际化240

10.2实现国际化的API242

10.2.1Locale 类242

10.2.2ResourceBundle类245

10.2.3DateFormat类248

10.2.4NumberFormat类250

10.2.5MessageFormat类252

10.3开发国际化的Web应用255

10.3.1获取Web应用中的本地信息255

10.3.2案例——开发国际化的Web应用257

10.4国际化标签库260

10.4.1设置全局信息的标签261

10.4.2信息显示标签262

10.4.3数字及日期格式化标签265

小结270

第11章综合项目—网上书城(上)271

11.1项目概述271

11.1.1需求分析271

11.1.2功能结构272

11.1.3项目预览272

11.2数据库设计274

11.2.1ER图设计274

11.2.2创建数据库和数据表275

11.3项目前期准备278

11.4用户注册和登录模块283

11.4.1用户注册284

11.4.2用户登录288

11.5购物车模块293

11.5.1模块概述293

11.5.2实现购物车的基本功能294

11.5.3实现订单的相关功能298

11.6图书信息查询模块300

11.6.1商品分类导航栏301

11.6.2搜索功能303

11.6.3公告板和本周热卖304

小结307

第12章综合项目—网上书城(下)308

12.1后台管理系统概述308

12.2商品管理模块310

12.2.1商品管理模块简介310

12.2.2实现查询商品列表功能310

12.2.3实现添加商品信息功能315

12.2.4实现编辑商品信息功能318

12.2.5实现删除商品信息功能322

12.3销售榜单模块324

12.4订单管理模块328

12.4.1订单管理模块简介328

12.4.2实现查询订单列表功能329

12.4.3实现查看订单详情功能334

12.4.4实现删除订单功能339

小结342

引言篇

第1章数据挖掘3

1.1KDD定义和过程3

1.2数据挖掘的概念和任务5

1.3数据挖掘中的十大算法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数据挖掘中的应用热点11

1.5小结12

参考文献13

第2章数据流挖掘15

2.1背景15

2.2数据流的应用领域及定义16

2.3数据流处理的理论基础与挖掘技术17

2.3.1基于数据的方法18

2.3.2基于任务的方法19

2.4数据流挖掘的挑战与任务19

2.4.1传统数据挖掘面临的挑战20

2.4.2数据流挖掘的挑战21

2.4.3数据流的挖掘任务22

2.5小结25参考文献25

第3章数据流分类的关键研究问题28

3.1引言28

3.2概念描述模型与大纲数据提取问题29

3.2.1概念描述模型29

3.2.2数据流大纲的提取方法与策略30

3.3数据流的概念漂移检测问题31

3.3.1概念漂移的基础知识31

3.3.2概念漂移的处理方法33

3.3.3研究进展35

3.3.4技术方案37

3.4噪音数据流问题38

3.4.1问题描述38

3.4.2研究进展与技术方案39

3.5数据分布不平衡问题39

3.5.1问题描述39

3.5.2不平衡数据分布的处理方法41

3.5.3研究进展44

3.5.4技术方案45

3.6不完全标记数据流分类问题45

3.6.1问题描述45

3.6.2不完全标记数据的处理方法46

3.6.3研究进展47

3.6.4技术方案48

3.7数据流的特征高维稀疏问题50

3.7.1问题描述50

3.7.2研究进展与技术方案50

3.8数据流分类的评价体系51

3.8.1问题描述51

3.8.2概念漂移检测方法的评估指标52

3.8.3数据流分类评估方法52

3.8.4设计方案53

3.9本章小结53

参考文献54基础篇

第4章分类模型与方法65

4.1分类的基本知识65

4.2分类模型的评估方法65

4.3决策树模型66

4.3.1传统的决策树模型66

4.3.2随机决策树模型70

4.4Bayes模型73

4.4.1贝叶斯分类的一般原理73

4.4.2常见的贝叶斯分类模型74

4.5其他分类模型77

4.5.1神经网络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集成分类的基本知识82

4.6.2经典的集成分类方法83

参考文献84

第5章特征选择88

5.1研究背景及意义88

5.2特征选择概述90

5.2.1特征选择的相关概念90

5.2.2特征选择的过程91

5.2.3特征选择的分类95

5.3经典特征选择方法概述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遗传算法100

5.3.5OneR方法101

5.3.6LARS算法102

5.4特征选择面临的挑战104

参考文献104专题篇

第6章数据流的集成分类方法研究3

6.1引言3

6.2数据流分类的集成策略3

6.2.1WE集成方法112

6.2.2AP集成方法113

6.2.3WE与AP混合集成方法113

6.2.4基于WE的混合集成方法114

6.3基于决策树模型的集成分类方法122

6.3.1基于UFFT的集成分类方法123

6.3.2基于随机决策树的集成分类方法130

6.4本章小结148

参考文献149

第7章数据流中概念漂移检测与分类问题研究152

7.1引言152

7.2基于增量式决策树的数据流概念漂移检测与分类方法153

7.2.1CVFDT系列数据流概念漂移检测与分类方法153

7.2.2RDT系列数据流概念漂移检测与分类方法157

7.3面向不同漂移特征的概念漂移数据流分类算法158

7.3.1基于C4.5和Nave Bayes混合模型的概念漂移数据流分类算法158

7.3.2基于变体RDT模型的概念漂移数据流检测与分类方法165

7.3.3CDRDT算法: 一种快速的数据流概念漂移检测与分类算法175

7.3.4基于双层窗口的概念漂移数据流分类算法190

7.4本章小结198

参考文献198

第8章不完全标记数据流分类问题研究204

8.1引言204

8.2不完全标记数据流的处理技术205

8.2.1基于kMeans与增量式决策树的模型206

8.2.2基于kModes与增量式决策树的模型212

8.3不完全标记数据流中的概念漂移检测218

8.3.1研究现状219

8.3.2基于聚类概念簇差异的概念漂移检测机制221

8.3.3实验结果与分析226

8.4不完全标记数据流中的重现概念漂移检测228

8.4.1研究现状228

8.4.2基于聚类概念簇差异的重复再现概念检测机制230

8.4.3实验结果与分析233

8.5算法框架与实验分析236

8.5.1SUN算法框架236

8.5.2SUN算法的实验结果与分析237

8.5.3REDLLA算法框架239

8.5.4REDLLA算法的实验结果与分析240

8.6不完全标记数据流分类任务中的开放性问题244

8.7本章小结245

参考文献245

第9章面向应用数据的特征降维方法研究250

9.1引言250

9.2文本分类中的特征降维251

9.2.1经典文本特征降维算法253

9.2.2基于语义信息的特征降维方法256

9.3基于本体的特征降维算法260

9.3.1相关定义260

9.3.2算法框架262

9.3.3算法技术细节263

9.3.4实验结果与分析265

9.4基于迭代Lasso的肿瘤分类信息基因选择方法277

9.4.1引言277

9.4.2方法 GSIL系统框架279

9.4.3实验结果与分析283

9.4.4小结290

9.5流环境下实时的特征降维方法290

9.5.1引言290

9.5.2IV指标定义292

9.5.3基于IV指标的特征选择方法FSIV295

9.5.4FSIV的实验结果及分析296

9.5.5FSIV在入侵检测数据流的应用299

9.5.6FSIV在网络交易数据流中的应用302

9.6本章小结304

参考文献305实验资源篇

第10章数据流分类算法实验工具包ETDSv1.0313

10.1引言313

10.2软件的配置、运行与功能314

10.2.1软件的配置与运行314

10.2.2软件功能315

10.3数据生成器316

10.3.1视图界面中数据生成器主菜单317

10.3.2数据库两大生成器菜单功能介绍317

10.4SRMTDS算法320

10.4.1SRMTDS算法参数设定菜单320

10.4.2SRMTDS算法特征数据库读取与算法运行菜单324

10.5SRMTCD（MSRT）算法326

10.5.1SRMTCD (MSRT)算法参数设定菜单326

10.5.2SRMTCD (MSRT)算法特征数据库读取与算法运行菜单329

10.6EDT算法331

10.6.1EDT算法参数设定菜单332

10.6.2EDT算法特征数据库读取与算法运行菜单335

10.7EDTC算法338

10.7.1EDTC算法参数设定菜单338

10.7.2EDTC算法特征数据库读取与算法运行菜单340

10.8CDRDT算法343

10.8.1CDRDT算法参数设定菜单343

10.8.2CDRDT算法特征数据库读取与算法运行菜单345

10.9DWCDS算法347

10.9.1DWCDS算法参数设定菜单348

10.9.2DWCDS算法特征数据库读取与算法运行菜单350

10.10附录351

10.10.1数据流实验工具算法布局图351

10.10.2数据流分类算法布局图352

10.10.2数据流分类算法运行流程图352

第11章经典的数据流分类算法实验工具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

参考文献375

第12章数据流分类算法常用的实验数据集376

12.1非概念漂移数据流376

12.1.1合成数据集376

12.1.2真实数据集376

12.2概念漂移数据集377

12.2.1合成数据集377

12.2.2真实数据集379

参考文献382