J2EE的整体框架设计——————利用Tiles来设计系统模块

本文介绍使用Tiles进行系统模块设计的方法,特别是在NDRS项目中的应用。文章详细解释了一个包含头部信息、菜单选项及操作结果显示等部分的全局JSP布局,并重点讨论了菜单实现的技术细节。
一般来说,任何一个系统在开始之前,我们应该有很多东西都要设计,本文主要讲述利用Tiles来设计系统的模块。以我现在做的NDRS项目来做解释。
1,一般我们会定义一个JSP(Frame.jsp)来作为整个系统的全局jsp,然后根据系统的需求来设计出如何布局这个Frame.jsp了。
这个JSP主要分为四部分:
1,Head.jsp用来显示一些用户的信息(username, home page,logout, changepassword.),横排显示.
2, HeadProcessing.jsp用来显示一些用户可供选择的菜单(Canceer Registery, Renal Registery, Stroke Registery, Admin)来执行相关的操作。以及每个disease的对应目录所对应的操作,通过JS来实现。横排显示。
3, HeadProcessing.jsp中对应的每个菜单中对应的action实现的结果都在第三部分来显示,这部分也是我们在tiles其他部分定义的jsp了。横排显示。

我重点来讲述第二部分的实现。第一部分是固定的,第三部分根据项目的jsp在tile中配置即可在Frame.jsp显示了。

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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