java架构师培训-springmvc框架的详细介绍

1、SpringMVC组件

DispatcherServlet:前控制器。当用户请求到达前端控制器时,它等效于MVC模型中的C。调度程序Servlet是整个过程控制的中心。它调用其他组件来处理用户请求。调度程序Servlet的存在减少了组件之间的耦合。可扩展性增强。

HandlerMapping:处理器映射器。HandlerMapping负责根据用户请求的url找到Handler即处理器,SpringMVC提供了不同的映射器实现不同的映射方式,根据一定的规则去查找,例如:xml配置方式,实现接口方式,注解方式等。由框架实现

Handler:处理器。处理程序是DispatcherServlet前端控制器之后的后端控制器。在DispatcherServlet的控制下,Handler处理特定的用户请求。由于Handler涉及特定的用户业务请求,因此通常要求程序员根据业务需求开发Handlers。

HandlAdapter:处理器适配器。通过HandlerAdapter对处理器进行执行,这是适配器模式的应用,通过扩展适配器可以对更多类型的处理器进行执行。

ModelAndView:是SpringMVC的封装对象,将model和view封装在一起。

ViewResolver:视图解析器。ViewResolver负责根据处理结果生成View视图。ViewResolver首先将逻辑视图名称解析为特定页面地址的物理视图名称,然后生成一个View视图对象,最后呈现该View以通过页面向用户显示处理结果。

View:SpringMVC的封装对象,是一个接口,SpringMVC框架提供了很多的View视图类型,包括:jspview,pdfview,jstlView、freemarkerView、pdfView等。一般情况下需要通过页面标签或页面模版技术将模型数据通过页面展示给用户,由程序员根据业务需求开发具体的页面。

2、SpringMVC运行流程

①用户发送请求到达核心控制器DIspatcherServlet

②通过HandlerMapping找到对应Handler的链

③通过HandlerAdapter执行对应控制器返回ModelAndView

④通过ViewResover配置ModelAndView找到对应页面

⑤把页面和Model渲染为整体页面返回给用户

关于大数据入门,SpringMVC框架原理,以上就为大家做了简单的介绍了。在Java基础阶段的学习当中,对SpringMVC框架要有相应程度的理解和掌握,对MVC模式和框架也要有所认知。

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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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