Maven——初相识

    这今天小咸儿初步接触Java的后端代码,感觉一片懵啊!(✪ω✪)

    而且在使用IDEA工具的时候,要配置Maven和Tomcat,对于小咸儿来说,这个两个都是新名词,勾起来小咸儿满满的兴趣,所以小咸儿就在网上找了一些相关的视频来进行学习。

    今天小咸儿想要分享的是maven:

    maven是基于项目对象模型(POM),可以通过一小段描述信息来管理项目的构建、报告和文档的软件项目管理工具。

    首先先下载一个maven,它是一个压缩包的形式,解压好,如图所示:
这里写图片描述
    包里的目录是这样的,里面

bin目录包含mvn的运行脚本
boot目录包含一个类加载器的框架
conf目录是配置文件目录
lib目录下是平时maven用到的类库,除了自身的还有第三方依赖库

    在这里需要注意的就是要配置环境变量。
1、计算机-右击属性
这里写图片描述
2、高级系统设置-高级-环境变量
这里写图片描述
3、点击打开环境变量之后,需要注意的是:这台电脑如果多人使用的话,则在用户变量里面设置,私人电脑就无所谓了。
4、系统变量-创建-填写变量名(M2_HOME)和变量值(maven的安装目录)
这里写图片描述
5、然后修改path里面的变量值,添加英文分号(;)M2_HOME\bin
这里写图片描述
最后进行测试,打开命令提示符,输入:mvn -v 进行验证,
这里写图片描述
显示出maven的版本号,即可成功!

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
内容概要:本文档是《拼多多Python面试题目.pdf》,涵盖了Python编程语言的面试题目及其参考答案。文档分为四个主要部分:选择题、填空题、代码编程题和综合题。选择题涉及Python基础知识、多线程、Redis使用场景、字符编码转换、协程特性、深拷贝操作等;填空题考察了列表推导式、对象序列化、文件操作、字符串处理等知识点;代码编程题包括统计热门商品、订单时间窗口校验、字符串压缩、异步批量请求、最长递增子序列等实际编程任务;综合题则要求设计一个高并发秒杀系统,涵盖缓存、数据库、消息队列的选择,库存扣减、分布式锁、限流策略等关键模块的实现思路,以及解决缓存相关问题的方法。 适合人群:有一定Python编程基础,准备求职或希望提升技术能力的开发者,尤其是对Python高级特性和实际应用感兴趣的工程师。 使用场景及目标:①帮助面试者熟悉Python常见知识点和技巧,提高面试成功率;②通过实际编程题目的练习,加深对Python语法和标准库的理解;③掌握高并发系统的架构设计思路,培养解决复杂业务问题的能力。 阅读建议:此文档不仅包含理论知识的选择题和填空题,还有实际编程题目的训练,建议读者在学习过程中不仅要关注正确答案,更要理解每个选项背后的原理,同时动手实践编程题目,结合实际案例进行思考和总结。
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