SpringMVC中的小知识

本文详细介绍了SpringMVC框架中控制器的使用方法,包括使用@Controller和@RequestMapping映射请求路径,通过ModelMap传递数据,以及如何配置JSON数据转换。

1.在SpringMVC中使用@Controller来表示一类为控制器,这样当我们在页面中写了路径的时候SpringMVC就会根据路径找到对应的控制器来处理请求;

2.在方法中使用@RequestMapping("/jump2")可以表示页面的请求路径;

3.在方法中可以定义参数,这些参数的名字要与页面中标签的name属性的名称一样,如<input type="text" name="userName"/>,如果不一样就得不到页面传来的值;在参数中定义一个ModeMap可以把我们要传到页面的值放在里面,SpringMVC会把map里面的值设置到request.setAttributes里面,我们可以在页面中用EL表达式得到对应的值;当返回值为String类型的时候,表示这个方法结束后将要跳转到其它页面中去,这里的“success”表示方法完成时将转到success.jsp页面中去。 

@RequestMapping("/jump2")
public String jump2(String userName, String password, String sex,
	ModelMap map) {
    map.put("userName", userName);
    map.put("password", password);
    map.put("sex", sex);
    return "success";
}

 

 4.如果页面中传来的参数过多,我们可以定义一个Pojo类,来接收页面的数值,要注意的是Pojo类中的字段名称也要和页面中标签的name属性值一样,如<input type="text" name="userName"/>如果不一样就得不到页面传来的值 

@RequestMapping("/jump2")
public String jump2(User user,ModelMap map) {
	map.put("userName", userName);
	map.put("password", password);
	map.put("sex", sex);
	return "success";
}

 

5.在方法上使用@ResponseBody可以将返回的数据转换成JSON格式,但在之前要在xxx-servlet.xml中配置一下 

<!-- 基于注解风格的JSON配置 如果在一个方法上加入@responsebody注解这个方法的返回值将自动转换为json格式的数据 一般用做前台ajax的调用 -->
<bean class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter">
    <property name="messageConverters">
	<util:list id="beanList">
	  <ref bean="mappingJacksonHttpMessageConverter" />
	</util:list>
    </property>
</bean>
	<!-- 被上面所引用 -->
<bean id="mappingJacksonHttpMessageConverter"
      class="org.springframework.http.converter.json.MappingJacksonHttpMessageConverter" />

 

//会把返回的对象转换成JSON格式如果是对象是这种格式{"xx":"XXX","xx":"XXX"}
//如果是数组是这种格式["arrayname":{"xx":"XXX","xx":"XXX"}]
@ResponseBody
public Object jump(){
 Object obj = new Object();
 //do sometime..
return obj
}

 

 6.使用SpringMVC进行跳转,如果使用SpringMVC,在Servlet里面使用的页面跳转方式将不能够满足我们的要求,所有的跳转都要交给Spring容器来处理:  

public String jumpforward(){
 //进行forward跳转
 return "forward:pathname";
}
public String jumpredirect(){
 //进行redirect跳转
 return "redirect:pathname";
}

 

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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