spring boot错误: 找不到或无法加载主类

博客主要介绍了在Eclipse启动Spring Boot项目时出现找不到或无法加载主类问题的解决办法。包括通过cmd命令行进行mvn clean install编译并在Eclipse刷新项目;在Eclipse清理项目;若仍有问题排查代码,用cmd执行mvn相关命令启动,同时要配置好maven和jdk环境。

一:当在eclipse启动spring boot项目时出现问题:

springboot错误: 找不到或无法加载主类

 

 

解决办法:

1,通过cmd命令行,进入项目目录进行,mvn clean install 进行编译

 

项目install后,再到eclipse 上选中项目按F5刷新项目。再运行即可问题解决。

 

2,在eclipse 上选中项目

 点击clean 清理项目再运行 问题解决。

 

3,如果运行还是出现无法加载主类,

(a)排查项目代码是否有问题,

(b)可以进入cmd,  cd 进入项目目录

执行命令:

mvn clean compile

mvn install 

mvn spring-boot:run

上面三个命令进行编译,启动。

注意:用cmd命令启动要配置好maven环境,jdk环境。

 

eclipse启动 和cmd命令启动正常界面分别如下图:

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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