gradle构建带三方依赖jar的普通项目

    gradle构建springboot项目,有默认的插件,帮助我们做了很多工作,我们只需要按照start.spring.io的步骤来构建一个项目即可。项目中的配置都自动帮助我们生成好了,无需关心最后的启动类,依赖关系。我们先看看springboot项目的构建文件build.gradle:

plugins {
	id 'org.springframework.boot' version '2.2.0.RELEASE'
	id 'io.spring.dependency-management' version '1.0.8.RELEASE'
	id 'java'
}

group = 'com.xxx'
version = '0.0.1-SNAPSHOT'
sourceCompatibility = '1.8'

repositories {
	maven { url 'http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/'}
	//mavenCentral()
}

dependencies {
	implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
	testImplementation('org.springframework.boot:spring-boot-starter-test') {
		exclude group: 'org.junit.vintage', module: 'junit-vintage-engine'
	}
}

test {
	useJUnitPlatform()
}

    构建是要生成jar包的,但是配置文件里面没有jar的关键字,这是因为springboot的插件帮我们做好了,当我们换成了一般的项目,比如一个jetty server的项目,或者一个带三方依赖的 可执行程序,我们需要做这样的工作:

    1、编写jar任务,
    2、指定manifest 
    3、指定依赖,也就是指定classpath。

    下面通过一个简单的示例,来感受一下gradle构建的过程:我们新建一个项目,加入依赖org.web3j:core:4.5.5,然后编写相关代码:

package com.xxx.web3j;

import org.web3j.protocol.Web3j;
import org.web3j.protocol.http.HttpService;

public class Web3jApp {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		Web3j web3j = Web3j.build(n
### 如何将YOLOPyQt结合使用 为了实现YOLOPyQt的集成,可以按照以下方法构建应用程序: #### 1. 安装依赖库 确保安装了必要的Python包。这通常包括`opencv-python`用于图像处理以及`torch`和`tqdm`等其他可能需要的机器学习框架。 ```bash pip install opencv-python torch tqdm pyqt5 ``` #### 2. 加载并配置YOLO模型 加载预训练好的YOLO权重文件,并设置好检测参数。这部分代码可以从官方GitHub仓库获取或者基于已有的YOLO版本调整[^1]。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model ``` #### 3. 创建PyQt界面 设计图形用户界面(GUI),允许用户选择视频源或图片路径作为输入给YOLO进行目标识别。这里展示了一个简单的窗口布局例子[^2]。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QLineEdit class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection") layout = QVBoxLayout() label = QLabel("Enter image path:") line_edit = QLineEdit() button = QPushButton("Detect Objects!") layout.addWidget(label) layout.addWidget(line_edit) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) ``` #### 4. 实现对象检测逻辑 当点击按钮时触发事件处理器,在其中调用YOLO来进行预测并将结果显示出来。注意要处理不同类型的媒体数据(如摄像头流、本地文件)[^3]。 ```python def on_button_clicked(self): img_path = self.line_edit.text() # Get input from user results = model(img_path) # Perform inference using loaded model res_plotted = results[0].plot() # Plot bounding boxes over detected objects cv2.imshow("Detected Image", res_plotted) # Show result in a window cv2.waitKey(0) button.clicked.connect(on_button_clicked) ``` 以上就是基本的工作流程;当然实际项目可能会更复杂一些,比如还需要考虑多线程运行以提高性能等问题。对于具体细节上的差异,则取决于所选用的具体YOLO变体及其对应的API接口文档说明[^4]。
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