课堂学习 Day07 |Spring Boot基础-Thymeleaf模板引擎

本文详细介绍了如何在SpringBoot项目中整合Thymeleaf模板引擎和Bootstrap前端框架,包括配置步骤、模板使用以及访问模型数据的方法。通过实例展示了登录界面的创建,同时提供了测试效果展示,帮助读者掌握这两项技术的结合应用。

写在前面的话

1、参考学习自:https://blog.youkuaiyun.com/howard2005/article/details/107998336
2、内容如果有不对的,希望可以指出或补充。
3、课堂回顾。

一、概述

Spring Boot框架为简化项目的整体开发,对一些常用的视图技术实现了整合支持,并主要推荐整合模板引擎技术(如Thymeleaf)来实现前端页面的动态化内容

Thymeleaf:是一个XML/XHTML/HTML5模板引擎。支持多种格式的内容动态渲染非常强大,和HTML是相融合的。Thymeleaf机制:数据+模板+引擎。

二、操作

(一)Spring Boot整合Thymeleaf

1、创建Spring Boot项目ThymeleafDemo,其中需要注意的部分如下。
在这里插入图片描述
2、application.properties(全局配置文件)
在这里插入图片描述
3、LoginController.java(登录控制器)、login.html(登录界面)略,具体查看【参考学习链接内容】。

(二)Spring Boot集成Bootstrap

1、下载Bootstrap并引用的方式略,具体查看【参考学习链接内容】。
在这里插入图片描述
2、在login.html里编写如下(集成Bootstrap)。
在这里插入图片描述
3、login.html,其他几个html略。
在这里插入图片描述
login.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en" xmlns:th="http://www/thymeleaf.org/">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>用户登陆</title>

    <!--  引入样式  -->
    <link th:href="@{/bootstrap-4.0.0/css/bootstrap.css}" rel="stylesheet">
    <javascript th:src="@{/bootstrap-4.0.0/js/jquery-3.4.1.min.js}"></javascript>
    <javascript th:src="@{/bootstrap-4.0.0/js/bootstrap.bundle.js}"></javascript>
    <javascript th:src="@{/bootstrap-4.0.0/js/bootstrap.js}"></javascript>
</head>
<body>
<!--    <span th:text="${currentYear}">今年</span>- -->
<!--    <span th:text="${currentYear}+1">明年</span><br>-->

<!--    <span th:text="${user}" ></span><br>-->
<!--    编号:<span th:text="${user.id}" ></span><br>-->

    <div class="col-6 m-auto" style="margin-top:30px!important;">
        <div class="text-center">
            <span th:text="${currentYear}">今年</span> -
            <span th:text="${currentYear} + 1">明年</span>
        </div>
        <div class="border border-info bg-light p-2" style="border-radius: 5px">
            <form action="/login" method="post">
                <h3 class="text-center">用户登录</h3>
                <div class="mt-1">
                    <input type="text" id="username" name="username" class="form-control"
                           placeholder="输入用户名" autofocus required="required">
                </div>
                <div class="mt-1">
                    <!--required="required"【非空校验】-->
                    <input type="password" id="password" name="password" class="form-control"
                           placeholder="输入密码" autofocus required="required">
                </div>
                <div class="checkbox text-center">
                    <label>
                        <input class="form-check-input text-center" type="checkbox">记住我
                    </label>
                </div>
                <div>
                    <button class="btn btn-lg btn-primary btn-block" id="login" type="submit">登录</button>
                </div>
            </form>
        </div>
    </div>

</body>
</html>

(三)Thymeleaf访问模型里的数据

Person.java(个人实体类)、LoginController.java(登录控制器)、person.html(人信息的模板页面)略,具体查看【参考学习链接内容】。
在这里插入图片描述

三、测试效果展示

测试1:课堂练习
在这里插入图片描述
测试2(带样式):http://localhost:8080/toLoginPage
在这里插入图片描述
登录成功、失败界面(用户名:ch,密码:123456)如下。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
测试3:http://localhost:8080/getPerson
在这里插入图片描述

四、补充

1、Bootstrap4教程

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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