sprigboot的配置文件

本文介绍如何在Spring Boot项目中使用parent项目统一管理依赖,简化子项目的配置,并通过示例展示如何配置数据库和Redis,以及如何使用多配置文件来区分不同环境。
1.把parent项目只作为一个添加依赖的项目,所有需要的共同包,都由parent管理,把图中箭头所指的地方改为pom



然后其他项目,加入父依赖,这样就不用每个项目都加那些需要的依赖了,父依赖有的,子依赖都可以用。



2.先配一下数据库和redis,把相关依赖加入到parent
<!--数据库-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!-- 集成redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-redis</artifactId>
<version>1.4.3.RELEASE</version>
<exclusions>
<exclusion>
<artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
<groupId>org.slf4j</groupId>
</exclusion>
<exclusion>
<artifactId>jul-to-slf4j</artifactId>
<groupId>org.slf4j</groupId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>




3.使用多个配置文件,先配置主配置文件



然后配置 application-dev.properties
#数据库配置
profile = dev_envrimont
spring.datasource.room.url = jdbc:mysql://localhost:3306/user?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.room.username = root
spring.datasource.room.password = root
#日志打印级别
logging.level.com.shanlin.intopieces.mapper=DEBUG
logging.level.com.shanlin.member.mapper=DEBUG
logging.level.com.shanlin.order.mapper=DEBUG
#配置redis
spring.redis.database=2
spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379
spring.redis.password=root



其他项目也是这样配置,改下数据库名,这个项目数据库也是分开的,这个配好之后就该加入数据源了,有了数据源就可以做简单的数据库操作了。


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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