Spring Boot框架搭建

本文详细介绍了如何从零开始搭建SpringBoot项目,包括JDK、Maven和Eclipse的安装配置,以及如何通过SpringBoot官网生成项目并导入Eclipse。此外,还介绍了如何在项目中配置Oracle数据库,包括Pom.xml依赖配置、application.yml数据源信息配置及简单的测试Demo。

1.准备工作
(1)Jdk1.8安装包
(2)Maven3.5.3 安装包(jdk版本1.8+)下载路径:http://maven.apache.org/download.cgi
(3)eclipse安装包
(4)windows操作系统
2.JDK安装

  1. Maven安装
    (1)解压maven3.5.3包
    解压到指定目录(此处根据自己的需要),例:解压到此目录下D:\soft\maven-3.5.3
    里面有bin、lib、conf等文件夹。
    (2)配置环境变量
    电脑 - 属性 - 高级系统设置 - 环境变量 - 系统变量 - 新建
    变量名:M2_HOME
    变量值:D:\soft\maven-3.5.3
    在Path环境变量值尾部加入:;%M2_HOME%\bin; //前面注意分号
    (3)检查jdk和maven的环境变量是否配置成功
    打开dos窗口运行命令mvn -v,出现如下图所示的信息说明安装成功

(4)修改本地仓库位置
也可以不进行修改本地仓库的位置,不修改就下载jar包到默认路径:/path/to/local/repo
修改maven安装目录下conf文件下的setting.xml文件

(5)配置镜像仓库
在不配置maven镜像的情况下maven会默认使用中央库,maven镜像配置有两种方式:pom.xml配置和setting.xml配置,pom.xml只对当前项目有效,大多采用setting.xml配置,这里我们使用的是私服。
setting.xml配置:

  1. eclipse解压缩
    (1)eclipse配置maven环境:
    Window -> preferences -> maven -> installations -> add -> 选择maven安装的路径-> Apply

配置User Setting

(2)eclipse下载Spring tools插件
Help -> Eclipse Marketplace -> Popular -> Spring tools -> Install

5.创建Spring Boot项目
(1)打开网址:http://start.spring.io/
填写group和artifact等信息,并选择一个依赖web,单击生成项目

(2)解压文件,使用ecplise导入项目。
File -> Import -> maven -> Existing Maven Project -> next -> finish

(3)查看目录结构,会生成一个类,此类就是启动项目的类,里面有一个main方法,springboot项目不用tomcat部署项目,直接启动运行。

(4)定义一个Controller类,使用restController注解,返回Hello Spring Boot。

@RestController
@SpringBootApplication
public class ControllerTest {

@RequestMapping("/")
String index(){
  return "Hello Spring Boot";
} 

}

(5)启动项目:运行上图中的main方法

(6)在浏览器中输入:http://localhost:8080

6.配置数据库信息
(1)配置Pom.xml

org.springframework.boot spring-boot-starter-jdbc
	<dependency>
	    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
	    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
	    <version>1.3.1</version>
	</dependency>
	
	<dependency>
        <groupId>com.oracle</groupId>
        <artifactId>ojdbc14</artifactId>
        <version>10.2.0.4.0</version>
   </dependency>

(2)配置数据源

在application.yml文件中配置数据源信息
(注:配置时按照层级配置,否则无法读取到配置信息)

spring:
application:
name: SpringBoot
#配置数据源 oracle数据库为例,mysql配置类似
datasource:
driver-class-name: oracle.jdbc.driver.OracleDriver
url: jdbc:oracle:thin:@10.163.47.200:1521:pocsit02
username: lisuat
password: lisuat

(3)更新jar包
一般情况更新pom.xml文件maven会自动下载jar包到本地类库
右键  maven --> update project

(4)编写小Demo进行测试

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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