FrameWork:SpringBoot工程响应标准的设计

SpringBoot工程中响应标准的设计

背景分析

在基于C/S架构的编程模型中,客户端往往需要对服务端返回的数据,基于状态的不同进行不同的处理。

响应标准的设计及实现

在基于C/S架构的编程模型中,客户端往往需要对服务端返回的数据,基于状态的不同进行不同的处理。例如,正确的状态数据一种呈现方式,错误的状态数据是另外一种呈现方式。于是服务端响应数据的标准化设计油然而生。

/**
 * 服务端响应标准的设计
 */
@Data
public class JsonResult {

    private Integer state=1;
    private String message="ok";
    private Object Data;

    public JsonResult(String message){
        this.message=message;
    }

    public JsonResult(Object data){
        this.Data=data;
    }

    public JsonResult(Throwable e){
        this.state=0;
        this.message=e.getMessage();
    }
}

服务端响应数据的标准化封装

在Controller类的逻辑方法中进行正常的响应数据封装

package com.cy.pj.module.controller;
@RestController
public class ArithmeticController {
@RequestMapping("/doCompute/{n1}/{n2}")
public JsonResult doCompute(@PathVariable Integer n1, @PathVariable
Integer n2){
Integer result=n1/n2;
JsonResult r=newJsonResult("计算结果:"+result);
r.setData(result);
return r;
}
}

在全局异常处理类对象中进行异常响应数据的封装

package com.cy.pj.common.web;
@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
private static final Logger log=
LoggerFactory.getLogger(GlobalExceptionHandler.class);
@ExceptionHandler(ArithmeticException.class)
public JsonResult doHandleArithmeticException(ArithmeticException e){
e.printStackTrace();
log.info("exception {}",e.getMessage());
return new JsonResult(e);//封装异常结果
}
}
数据集介绍:多品类农业目标检测数据集 数据集名称:多品类农业目标检测数据集 图片数量: - 训练集:11,911张图片 - 验证集:422张图片 - 测试集:124张图片 - 总计:12,457张高质量图片 分类类别: 涵盖51个农业相关类别,包括水果(苹果、香蕉、芒果、葡萄)、蔬菜(卷心菜、黄瓜、茄子、菠菜)、坚果(杏仁、腰果、榛子、核桃)、调味作物(辣椒、生姜、大蒜)及肉类(牛肉、鸡肉、猪肉)等,完整覆盖农业生产链关键品类。 标注格式: YOLO格式,包含标准化边界框坐标及类别标签,可直接用于目标检测模型训练。 1. 农业自动化分拣系统 支持开发AI驱动的分拣机器人,精准识别水果成熟度、坚果品类及蔬菜质量,提升加工效率。 1. 智能农场监测 用于无人机或摄像头系统,实时检测作物生长状态、病虫害区域及成熟作物分布。 1. 食品加工质量控制 集成至生产线视觉系统,自动检测原料种类(如肉类分类、坚果筛选),确保加工合规性。 1. 农业科研与教育 为农业院校提供多品类检测基准数据,支持算法研究及教学案例开发。 全链路覆盖 从田间作物(甜玉米、土豆)到加工原料(肉类、坚果),覆盖农业生产-加工全流程检测需求。 标注专业性 YOLO标注经多轮校验,边界框紧密贴合目标,支持复杂场景下的密集目标检测(如混合坚果分拣)。 场景多样性 包含自然光照、阴影遮挡、多角度拍摄等真实农业环境数据,强化模型鲁棒性。 高扩展性 兼容YOLOv5/v7/v8等主流框架,支持快速迁移至分类、计数等衍生任务。
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