Idea Struts2整合中遇到的问题及办法

本文解决IDEA中运行Struts2项目时,struts.xml配置问题。针对struts2.5版本,介绍如何正确配置struts-default.xml和struts-plugin.xml,避免IDEA提示错误。

直接一点

         相信很多人在用idea 运行struts2项目的时候,struts.xml中

       extends="json-default"或者struts-default飘红的情况

      大部分通过重新配置file->Project Structure->module->项目->web->struts2 

       点击“+”将项目的struts.xml以及相关jar包中的struts-default.xml  和struts-plugin.xml添加到同一个fileset中就解决问题了

     详细说明参考自  https://blog.youkuaiyun.com/ck4438707/article/details/52973400

      还有一少部(包括我), 点击“+”后只有项目相关的struts2.xml,没有网上说的其他struts2-core.jar中的struts-default.xml和struts2-json-plugin.jar中的struts-plugin.xml文件。

       这个时候检查pom.xml文件,看struts2是否使用的是2.5及以上的版本。如果是,只需要修改struts.xml及相关struts配置文件头部信息,将版本号改为2.5.

     问题解决。

   参考自struts2.3升级2.5的步骤 https://blog.youkuaiyun.com/baidu_19129543/article/details/74279933

补,如果配置为2.5后还有问题,还有第二选择,就是吧struts包降版本至2.3,struts-default.xml  和struts-plugin.xml就可见了

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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