Spring MVC 学习笔记

本文详细介绍了SpringWebMVC的核心架构及其处理请求的流程,包括前端控制器、HandlerMapping、HandlerAdapter、ModelAndView、ViewResolver等关键组件的作用,并提供了中文乱码解决方法。

     (以下大多都是引用跟开涛学SpringMVC中的原话,嘿嘿,最近就是参考他的pdf结合Spring源码学习Spring MVC,记录下来,用作以后复习)

     国际惯例,先介绍下Spring MVC是个什么东东。

      Spring Web MVC是一种基于Java的实现了Web MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web 框架,即使用了MVC架构模式的思想,将web 层进行职责解耦。基于请求驱动指的就是使用请求-响应模型,框架的目的就是帮助我们简化开发,Spring Web MVC也是要简化我们日常Web开发的。

     

     Spring MVC处理请求流程:


     

 

     Spring MVC的核心架构图:


 

     下来描述下核心架构的流程:

     1、首先用户发送请求——>DispatcherServlet,前端控制器收到请求后自己不进行处理,而是委托给其他的解析器进行处理,作为统一访问点,进行全局的流程控制;

     2、DispatcherServlet——>HandlerMapping, HandlerMapping 将会把请求映射为HandlerExecutionChain 对象(包含一个Handler 处理器(页面控制器)对象、多个HandlerInterceptor 拦截器)对象,通过这种策略模式,很容易添加新的映射策略;

     3、DispatcherServlet——>HandlerAdapter,HandlerAdapter 将会把处理器包装为适配器,从而支持多种类型的处理器,即适配器设计模式的应用,从而很容易支持很多类型的处理器;

     4、HandlerAdapter——>处理器功能处理方法的调用,HandlerAdapter 将会根据适配的结果调用真正的处理器的功能处理方法,完成功能处理;并返回一个ModelAndView 对象(包含模型数据、逻辑视图名);

     5、ModelAndView的逻辑视图名——> ViewResolver, ViewResolver 将把逻辑视图名解析为具体的View,通过这种策略模式,很容易更换其他视图技术;

     6、View——>渲染,View会根据传进来的Model模型数据进行渲染,此处的Model实际是一个Map数据结构,因此很容易支持其他视图技术;

     7、返回控制权给DispatcherServlet,由DispatcherServlet返回响应给用户,到此一个流程结束。

 

     DispatcherServlet默认会加载WEB-INF/[DispatcherServlet的Servlet name]-servlet.xml配置文件。但是如果在Servlet中配置初始化参数,则按照配置的配置文件加载,如下图注释的部分, DispatcherServlet 会加载spring-servlet-config.xml。

   

      WEB-INFO/web.xml中DispatcherServlet的配置如下:



 

 

      WEB-INFO/chapter2-servlet.xml的配置如下:

 


 

     其中BeanNameUrlHandlerMapping表示请求的URL跟Bean名字的映射,比如请求的URL为/aha,则Spring配置文件中必须有一个名字为/aha的Bean与之对应。

     SimpleControllerHandlerAdapter表示所有实现了org.springframework.web.servlet.mvc.Controller 接口的Bean 可以作为Spring Web MVC中的处理器。如果需要其他类型的处理器可以通过实现HadlerAdapter 来解决。

 

     InternalResourceViewResolver在WEB-INFO/chapter-servlt.xml中配置如下:

     


      

     InternalResourceViewResolver:用于支持Servlet、JSP视图解析;

     viewClass:JstlView表示JSP模板页面需要使用JSTL标签库,classpath中必须包含jstl的相关jar 包;

     prefix 和suffix:查找视图页面的前缀和后缀(前缀[逻辑视图名]后缀),比如传进来的逻辑视图名为hello,则该jsp视图页面应该存放在“WEB-INF/jsp/hello.jsp”;

 

     Spring web mvc中,POST请求中文乱码解决方法:

     WEB-INFO/web.xml中加入如下配置:


      这样所有页面的编码都为utf-8

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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!
本项目是一个基于STM32的人脸识别系统,利用OPENCV库进行图像处理,采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能,能够长时间稳定运行,并提供了统一的接口以便进行二次开发。 功能特点 人脸采集:系统能够从视频图像中采集人脸数据。 图片训练:通过提取人脸特征进行训练,提高识别准确性。 数据库管理:管理人脸数据,便于后续的识别和处理。 人脸识别:实现对人脸的检测与识别,适用于多种应用场景。 技术原理 本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器,通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括: 光线补偿技术:对图像进行补光处理,提高图像质量。 高斯平滑技术:消除图像噪声,提升图像清晰度。 二值化技术:采用局部阈值进行二值化处理,便于后续的人脸定位和特征提取。 应用场景 人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景: 安全监控:在公共场所进行人脸识别,提高安全监控效率。 身份验证:用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。 智能交互:在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。 开发环境 硬件平台:STM32微控制器 软件平台:OPENCV库、QT图形界面开发工具 使用说明 环境搭建:确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。 代码编译:按照提供的Makefile文件进行代码编译。 系统运行:将编译后的程序烧录到STM32开发板,启动系统。 功能测试:通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。
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