第二章SpringBoot基础配置知识

本文介绍了Spring Boot starter parent的默认配置,包括Java版本、编码、依赖管理、资源配置,并详细讲解了@SpringBootApplication组件的构成,YAML配置、Profile切换、配置文件位置和类型安全配置。还涵盖了如何使用@ConfigurationProperties注入数据到Bean中,以及如何通过Profile管理不同环境配置。

spring-boot-starter-parent 主要提供了以下默认配置:

  1. JAVA版本默认1.8
  2. 编码默认UTF-8
  3. 提供Dependency Management进行项目依赖版本的管理
  4. 默认的资源过滤与插件配置

@Spring BootApplication是由@Spring BootConfiguration @EnableAutoConfiguration @ComponentScan组成

@ComponentScan 默认扫描当前类所属的包下面的所有类

可以在application. properties里更改 tomcat配置(默认使用Tomcat)
server.port 端口
server.error.path 错误页面地址
server.server. session. timeout session失效时间
server.servlet.context-path 虚拟路径
server.tomcat.uri-encoding Tomcat请求编码
server.tomcat.max-threads 最大线程数
server.tomcat.basedir 存放Tomcat运行日志跟临时文件的目录

项目中的配置文件application.properties可以出现在
1.项目根目录下的config文件夹中
2.项目根目录
3.classpath下的config文件夹中
4.classpath下

类型安全配置属性
将数据注入到Bean中,同时使用@Component和@ConfigurationProperties

@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "book")
public class Book {
    private String name;
    private int price;
	//省略getter  & setter
}

application.properties文件:

book.name = 三国演义
book.price = 100

YAML配置
在resource文件夹中添加application.yml文件
添加如下配置服务器

对项目配置

server:
  port: 80
  servlet:
    context-path: /demo
  tomcat:
    uri-encoding: UTF-8

复杂配置

public class Me {
    private String name;
    private int  age;
    private List<String> favourites;
 	//省略getter setter方法
 }
me:
  name: 大学生
  age: 21
  favourites:
    - 游泳
    - 健身

这里注意要每个配置的冒号后面要空一格!否侧不会生效!

Profile
可以解决频繁更换开发环境以及生产环境等
首先在resource目录创建application-dev.properties和application-prod.properties
然后在applicaion.properties选择启用的环境

spring.profiles.active=dev
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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