spring学习 (二)

本文详细介绍如何从零开始搭建一个Spring MVC项目,包括IDEA创建项目、配置lib文件夹、设置监听器、注入bean以及连接IOC容器与Web容器,实现简单的业务逻辑处理。

1.建立 单纯的一个 spring项目
idea 建立项目选择Spring ,待建立完成之后 ,在WEB-INF 下面建立一个lib文件夹 ,将原本的lib转移到这里 ,添加配置 在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
lib中放入各个需要的jar包
2.建立好自己的 Spring-config.xml 默认名字为 applicationContext.xml
为了能够在启动时 ,就能够初始化spring ioc容器 ,必须要在 web.xml
中设置好监听器 默认的applicationContext.xml 应该在src的直接目录下 ,如果不在 (或者名字不是默认的名字 ) 则必须要配置路径 告诉 其所在位置
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
配置路径时,可以配置多个applicationContext.xml ,如上图所示

切记 !!!
你所配置的 applicationContext.xml一定格式要正确 ,否则在 运行 tomcat服务器时 服务会跑不起来 在这里浪费了大量时间

此时没有其他问题(例如jar包没有导入完整) 的话,配置tomcat服务器,你就能正确的运行了

3.简单的使用spring 模拟mvc的工作情况
在这里插入图片描述
建立dao层,service 层 ,控制层 。
《注意此处要配置好servlet在这里插入图片描述

在applicatioContext.xml 注入 bean
这里使用了set方法注入的方式,也可以使用 构造器注入 ,但是一定要有无参构造方法

在这里插入图片描述
由于上述的配置,只是在spirng的ioc容器中得到了 这些对象,但是 web(tomcat) 的容器中并没有,此时如果运行 就会 报空指针错误。所以要将 ioc容器与web容器连接起来
重写servlet 中的init() 方法

  @Override
    //初始化时 将获取 springioc容器中的对象
    public void init(ServletConfig config) throws ServletException {
        super.init(config);
        ApplicationContext context =new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext-Dao.xml");
        studentService = (IStudentService)context.getBean("StudentServiceImpl");
        System.out.println(studentService);


    }

连接完成之后,在这里插入图片描述
中的IStudentService studentService; 就被注入了,可以使用获得对应的信息

  protected void doPost(javax.servlet.http.HttpServletRequest request, javax.servlet.http.HttpServletResponse response) throws javax.servlet.ServletException, IOException {

       String name =  studentService.queryStudentById();
        System.out.println(studentService);
       request.setAttribute("name",name);
       request.getRequestDispatcher("res.jsp").forward(request,response);//重定向

    }

使用转发重定向到 res.jsp页面中即可

  1. 结果
    现在我们试着跑一下猫猫
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    res.jsp
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

终于能够成功跑起来了~~~~~~~~~在这里插入图片描述

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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