Spring MVC笔记一

本文介绍如何使用Maven快速搭建基于Spring MVC 3.0.5的Web应用,并配置Jetty服务器进行本地开发。文章涵盖创建Maven工程、添加依赖及插件配置等关键步骤。

1:新建maven 工程

运行以下maven命令,建立一个jee5的web工程。

mvn archetype:generate -DinteractiveMode=false -DarchetypeGroupId=org.codehaus.mojo.archetypes  -DarchetypeArtifactId=webapp-jee5  -Dversion=0.0.1-SNAPSHOT -DgroupId=net.zhepu  -DartifactId=springmvc

2:修改pom.xml,增加spring mvc 3.0.5的依赖包及jetty plugin 

	<properties>
		<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
		<org.springframework.version>3.0.5.RELEASE</org.springframework.version>
	</properties>

		<dependency>
			<groupId>org.springframework</groupId>
			<artifactId>spring-webmvc</artifactId>
			<version>${org.springframework.version}</version>
		</dependency>

<plugin>  
    <groupId>org.mortbay.jetty</groupId>  
    <artifactId>jetty-maven-plugin</artifactId>  
    <version>7.4.0.v20110414</version>  
    <configuration>  
        <scanIntervalSeconds>10</scanIntervalSeconds>  
        <webAppConfig>  
            <contextPath>/springmvc</contextPath>  
            <defaultsDescriptor>src/main/resources/webdefault.xml</defaultsDescriptor>  
        </webAppConfig>  
    </configuration>  
</plugin>  

3:导入eclipse

mvn eclipse:eclipse


【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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