浅谈Struts2, Spring2.5.6, Ibatis2.0

本文探讨了Struts2框架的特性及其与Spring框架的集成方式。Struts2继承了webwork框架的优点,并在此基础上提供了更为强大的OGNL标签功能,简化了数据传输过程。Spring框架通过依赖注入机制减少了代码耦合度,提高了系统的灵活性。两者结合可以实现更高效、灵活的Web应用程序开发。

Struts2主要来源于webwork框架,与Struts1相比,在数据传送方面,Struts2提供了更加强大OGNL标签功能,使其能够通过在action中定义变量来直接与jsp页面中的数据进行相互传值,省去了 Struts1中的formbean;而在跳转控制方面,Struts2简化了配置文件的信息量,使页面和action之间的交换更加的简洁和直观,便于开发人员的管理。

Spring功能非常的强大,比如它的控制反转/依靠注入机制,省去了我们自己书写工厂模式的工作,实现类对我们将要用到控制类、业务逻辑类、数据访问类、以及JNDI或者JDBC数据源的托管;Spring对AOP支持使我们在用户权限控制、事务处理方面节省了很多工作量;

iBatis则是一种轻量级的OR Mapping框架,与Hibernate相比,iBatis提供了半自动化对象关系 映射的实现,开发人员需要编写具体的sql语句,为系统设计提供了更大的自由空间,为sql语句优化提供了便利。

在控制层,利用Strtus2标签功能,在Action中直接与jsp页面上的数据进行交互。在调用业务逻辑层应用时,Struts2提供了对Sping的支持。开发人员需要完成对struts.xml的配置工作和对各个Action 类的编写。

在业务逻辑层,利用Spring框架的依靠注入实现对业务逻辑类和DAO类的实例托管;在事务处理方面,利用Spring提供的面向切面的事务处理功能,使对数据的事务控制脱离于数据访问接口实现;在对象关系映射方面,利用Spring对数据库连接池的托管和对iBatis框架的支持。开发人员需要完成对数据源的配置、对不同模块所对应的application*.xml文件的配置,以及对业务逻辑接口的定义和业务逻辑实现的编写。

在持久层,利用iBatis提供的半自动化对象关系映射的实现,开发人员需要编写具体的 sql语句,为系统设计提供了更大的自由空间。另外,开发人员需要完成对SqlMapConfig.xml和*SqlMap.xml的配置,以及对DAO 接口的定义和DAO接口的实现。

在各层之间进行交换的过程中,利用数据传输类进行数据的传送和交互。其中,数据传输类与数据库表一一对应。

SSI框架能够降低我们代码的耦合度,增强了代码的健壮性和可重用性,加快了开发速度,但是也有一些不足之处,比如由于三种框架的配置文件较多,也给我们带来了一些不便,非凡是对于较小的应用来说更是如此
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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