springboot

本文详细介绍了如何使用SpringBoot框架与JSP技术进行整合,包括必要的jar包依赖、控制器编写、启动类配置、JSP文件创建及前缀后缀设置等步骤,帮助开发者快速上手。

springboot优缺点:

1.快速构建项目

2.对主流开发框架的无配置集成

3.项目可独立运行,无须外部依赖Servlet容器

4.提高了开发效率

缺点:

相关书籍文档较少且不够深入

SpringBoot+jsp整合

1.导入jar包依赖.

<!-- 如果添加parent,那么表示将引入springboot相关的jar -->

   <parent>

      <groupId>org.springframework.boot</groupId>

      <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>

      <version>1.5.2.RELEASE</version>

   </parent>

   <dependencies>

      <!-- spring web mvc:core -->

      <dependency>

        <groupId>org.springframework</groupId>

        <artifactId>spring-webmvc</artifactId>

        <version>4.3.7.RELEASE</version>

      </dependency>

      <!-- springboot对于web的支持 -->

      <dependency>

        <groupId>org.springframework.boot</groupId>

        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>

      </dependency>

      <!-- tomcat 的支持. -->

      <dependency>

        <groupId>org.springframework.boot</groupId>

        <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>

        <scope>provided</scope>

      </dependency>

      <!-- jsp支持模块 -->

      <dependency>

        <groupId>org.apache.tomcat.embed</groupId>

        <artifactId>tomcat-embed-jasper</artifactId>

        <scope>provided</scope>

      </dependency>

      <!-- jstl的支持 -->

      <dependency>

        <groupId>javax.servlet</groupId>

        <artifactId>jstl</artifactId>

      </dependency>

   </dependencies>

 

2.编写controller

3.编写启动类

4.编写jsp文件

5.配置前缀跟后缀

6.测试

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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