Struts1 基础(三)

本文介绍了一个使用Struts1框架实现的简单登录示例。包括项目搭建过程、配置文件详解及核心代码实现等内容。
注意:附件中有完整案例

1.创建一个struts1的登录例子
2.步骤

myeclipse -new--web project--strust1--项目右键--myeclipse-add struts capablities.. //这样就可以了看到项目中加入了struts1的jar 和 struts-config.xml

3.web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" version="2.5" xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee   http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd">
  <servlet>
    <servlet-name>action</servlet-name>
    <servlet-class>org.apache.struts.action.ActionServlet</servlet-class>
    <init-param>
      <param-name>config</param-name>
      <param-value>/WEB-INF/struts-config.xml</param-value>
    </init-param>
    <init-param>
      <param-name>debug</param-name>
      <param-value>3</param-value>
    </init-param>
    <init-param>
      <param-name>detail</param-name>
      <param-value>3</param-value>
    </init-param>
    <load-on-startup>0</load-on-startup>
  </servlet>
  <servlet-mapping>
    <servlet-name>action</servlet-name>
    <url-pattern>*.do</url-pattern>
  </servlet-mapping>
  <welcome-file-list>
    <welcome-file>index.jsp</welcome-file>
  </welcome-file-list>
</web-app>


4.struts-config.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE struts-config PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 1.2//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts-config_1_2.dtd">

<struts-config>
  <data-sources />
  <form-beans>
  	<form-bean name="loginForm" type="com.luob.struts.form.LoginForm"></form-bean>
  </form-beans>
  <global-exceptions />
  <global-forwards />
  <action-mappings>
  	<action path="/login"
  	 attribute="loginForm"
  	 input="/login.jsp"
  	 name="loginForm"
  	 scope="request"
  	 type="com.luob.struts.action.LoginAction">
  	 <forward name="success" path="/success.jsp"/>
  	 <forward name="fail" path="/fail.jsp"/>
  	 </action>
  </action-mappings>
  <message-resources parameter="com.struts.ApplicationResources" />
</struts-config>


5.ActionForm

public class LoginForm extends ActionForm{

	private String userName;
	private String userPassword;
	
	
	public void reset(ActionMapping mapping, HttpServletRequest request) {
		// TODO Auto-generated method stub
		
	}

	public ActionErrors validate(ActionMapping mapping,
			HttpServletRequest request) {
		// TODO Auto-generated method stub
		return null;
	}
	public String getUserName() {
		return userName;
	}
	public void setUserName(String userName) {
		this.userName = userName;
	}
	public String getUserPassword() {
		return userPassword;
	}
	public void setUserPassword(String userPassword) {
		this.userPassword = userPassword;
	}

}

6.Action

public class LoginAction extends Action {

	@Override
	public ActionForward execute(ActionMapping mapping, ActionForm form,
			HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
			throws Exception {
		LoginForm loginform=(LoginForm)form;
		UserManager um=new UserManager();
		boolean flag=um.userLogin(loginform.getUserName(),loginform.getUserPassword());
		String page="fail";
		if(flag){
			page="success";
		}
		return mapping.findForward(page);
	}	
}

7.common

public class UserManager {
	public boolean userLogin(String userName,String userPassword){
		boolean flag=false;
		if("admin".equals(userName)&&"10101".equals(userPassword)){
			flag=true;
		}
		return flag;
	}
}

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!
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