SpringMVC通过模型视图ModelAndView渲染视图

扣子(coze)实战 | 一键生成爆款书单视频 摘要:本文介绍了一个基于DeepSeek和Coze平台实现短视频高效生成的工作流方案。该方案耗时仅1-2分钟即可完成"假如书籍会说话"类短视频制作,包含书籍内容深度解读、对话台词生成、自动配音、素材合成等环节,支持通过剪映进行二次编辑。作者分享了完整开发思路和8个工作模块,并开放了包含该工具在内的100+智能体共享空间,提供会员专属服务。该方案为非真人出镜短视频的批量化生产提供了可行方案。 阅读详情

SpringMVC通过模型视图ModelAndView渲染视图大致流程

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代码样例

1.准备工作
A.因为文中用到jsp,所以需要引入jsp标准标签库standard.jar和jstl.jar
官方下载地址:http://archive.apache.org/dist/jakarta/taglibs/standard/binaries/
网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1loCBtJMj1XdpUixho0zV0A 提取码:1234
B.添加Tomcat依赖如下:

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
			<scope>provided</scope>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.tomcat.embed</groupId>
			<artifactId>tomcat-embed-jasper</artifactId
YOLOv11 改进策略:引入 NWD 损失函数提高小目标检测精度 YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,能够有效地预测图像中多个物体的边界框和类别概率。其高效性使它成为自动驾驶、视频监控等领域的理想选择。NWD 是一种基于 Wasserstein 距离的损失函数,其通过归一化处理,更好地评估预测框和真实框之间的几何偏差。这种方法不仅仅关注重叠区域,而且考虑中心点和尺度信息,提高了对小目标的敏感度。 阅读详情

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