使用Leopard Redis

本指南详细介绍了如何在旧项目中配置并使用LeopardRedis进行操作,包括Maven依赖配置、Spring集成和Redis接口实现。适用于从头开始或跳过已熟悉的基本设置步骤的学习者。

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[size=x-large]使用Leopard Redis[/size]
[size=large]学习如何在使用Leopard Redis。[/size]
本指南将引导您使用Leopard Redis操作Redis。
[size=x-large]How to complete this guide[/size]
你可以从头开始并完成每一个步骤,或者您可以绕过你已经熟悉的基本设置步骤。无论哪种方式,你最终都可以得到可工作的代码。
[size=x-large]1、配置maven依赖[/size]
在dao模块的pom.xml加入
    <dependencies>
[...]
<dependency>
<groupId>io.leopard</groupId>
<artifactId>leopard-data</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>
[...]
</dependencies>
<repositories>
<repository>
<id>leopard-snapshots</id>
<name>Leopard Snapshots</name>
<url>http://leopard.io/nexus/content/repositories/snapshots/</url>
</repository>
</repositories>

[size=x-large]2、配置spring[/size]
site-dao/src/main/resources/applicationContext-dao.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" <span style='font-weight:bold;color:#ff0000'>xmlns:leopard="http://www.leopard.io/schema/leopard"</span>
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
<span style='font-weight:bold;color:#ff0000'>http://www.leopard.io/schema/leopard http://www.leopard.io/schema/leopard.xsd</span>">

<leopard:component-scan base-package="io.leopard.site" />

<leopard:jdbc id="jdbc" host="112.126.75.27" database="example" user="example" password="leopard" />
<leopard:redis id="redis" server="112.126.75.27:6311" />

</beans>
[size=x-large]3、使用Redis接口[/size]
创建site-dao/src/main/java/io/leopard/site/dao/redis/UserDaoRedisImpl.java
package io.leopard.site.dao.redis;

import io.leopard.burrow.lang.Json;
import io.leopard.data4j.redis.Redis;
import io.leopard.site.model.User;

import javax.annotation.Resource;

import org.springframework.stereotype.Repository;

@Repository
public class UserDaoRedisImpl {

@Resource
private Redis redis;

public User get(long uid) {
String key = "user:" + uid;
String json = redis.get(key);
return Json.toObject(json, User.class);
}
}
[size=xx-large]总结[/size]
恭喜你!您已经可以在旧项目配置使用Leopard Redis,虽然功能比较简单,你可以在这个基础上扩展出你的业务系统,祝您好运。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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