SpringBoot 学习(一)helloWorld

本文通过实战演示了如何使用Spring Boot快速搭建一个简单的Web应用。从项目创建到运行,包括控制器编写、依赖配置等关键步骤均有详细介绍。

1简介

SpringBoot用了也有那么久,刚好最近也有时间,就写个系列总结

2.helloWorld 搭建

 

Eclipse-file-new maven project-

 

 

quickstart选择

新建controller

 

package com.jf.controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @Description
 * @Author 
 * @Date 2018年7月30日 
 */
@RestController
public class HelloSpringBootController {

	@RequestMapping("/hello")
	public String  hello(){
		return "hello SpringBoot";
	}
	
}

 

package com.jf.mavenLogin;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration;
import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;

/**
 * Hello world!
 *
 */

@ComponentScan(basePackages = "com.jf.controller")

@EnableAutoConfiguration
public class App 
{
    public static void main( String[] args )
    {
     
		SpringApplication.run(App.class, args);
    }
}

 run as javaApplication

pom.xml

<!-- 定义SpringBoot的版本 -->
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>1.5.7.RELEASE</version>
    </parent>

 

 <!-- SpringBoot web组件 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

 

pastMan测试

 

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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