springboot+vue显示图片

时间: 2023-05-08 09:58:49 浏览: 49
在Spring Boot项目中,可以使用Spring Boot提供的静态资源处理机制来向Vue前端提供图片资源。首先,需要配置Spring Boot的静态资源目录,在application.properties中添加如下配置: ``` spring.resources.static-locations=classpath:/static/ ``` 在这个配置中,我们指定了静态资源的位置为“classpath:/static/”,也就是在Classpath下的static目录。在该目录下新建一个images目录,并在其中添加一张图片“test.jpg”。 接下来,在Vue的代码中通过axios请求Spring Boot的Restful API获取图片。代码如下: ``` <template> <img :src="imageUrl" alt="Test Image"> </template> <script> import axios from 'axios' export default { data() { return { imageUrl: '' } }, mounted() { axios.get('/api/images/test.jpg', { responseType: 'arraybuffer' }) .then(res => { const blob = new Blob([res.data], { type: res.headers['content-type'] }) this.imageUrl = URL.createObjectURL(blob) }) } } </script> ``` 在Vue中,通过mounted钩子函数发送一个GET请求,在请求中指定响应的数据类型是“arraybuffer”。当请求响应后,将响应数据转换成一个Blob对象,并将其转换成URL类型的图片地址,赋值给Vue实例的imageUrl属性。 最后,当Vue渲染完成后,可以在页面上看到图片的显示效果。

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在Spring Boot中使用Vue和Element UI来显示后端图片,可以按照以下步骤进行操作: 1. 在Spring Boot项目中,创建一个用于存储图片的文件夹,比如将其命名为"images"。 2. 将需要显示的图片上传到该文件夹中。 3. 在后端编写一个Controller,用于处理图片请求。可以添加一个接口,比如"/api/image/{imageName}",用于获取某个特定图片的路径。 java @RestController @RequestMapping("/api/image") public class ImageController { @Value("${image.path}") private String imagePath; @GetMapping("/{imageName}") public void getImage(@PathVariable String imageName, HttpServletResponse response) throws IOException { File file = new File(imagePath + "/" + imageName); FileInputStream fis = new FileInputStream(file); IOUtils.copy(fis, response.getOutputStream()); } } 配置文件中的image.path属性需要指向存放图片的文件夹路径。 4. 在Vue中,使用Element UI的表格组件来显示图片。首先在Vue组件中定义一个data属性,用于保存图片数据。 javascript data() { return { imageUrl: '/api/image/' tableData: [] }; } "imageUrl"属性用于指定获取图片的接口路径。 5. 从后端获取图片数据,在Vue组件的"mounted"生命周期中发起一个请求,获取后端返回的图片数据,并将其赋值给表格的数据属性。 javascript mounted() { axios.get('/api/imageData') .then(response => { let data = response.data; // 对返回的data进行处理,将图片路径拼接上指定的路径 data.forEach(item => { item.imageUrl = this.imageUrl + item.imageName; }); this.tableData = data; }) .catch(error => { console.error('Error:', error); }); } 6. 在表格的列定义中,使用Element UI的"el-table-column"组件来显示图片。 html <el-table-column prop="imageUrl" label="图片"> <template slot-scope="scope"> </template> </el-table-column> 通过以上的步骤,就可以在Spring Boot中使用Vue和Element UI来显示后端图片了。在表格中的图片列中,会显示相应的图片。
在 Spring Boot 中使用 Vue.js 来上传图片并回显可以通过以下步骤来实现: 1. 在 Vue.js 中使用 el-upload 组件进行图片上传。 <template> <el-upload class="upload-demo" action="/api/upload" :on-success="handleSuccess" :before-upload="beforeUpload"> <el-button size="small" type="primary">点击上传</el-button> </el-upload> </template> <script> export default { data() { return { imageUrl: '' } }, methods: { beforeUpload(file) { const isJPG = file.type === 'image/jpeg' const isPNG = file.type === 'image/png' const isLt2M = file.size / 1024 / 1024 < 2 if (!isJPG && !isPNG) { this.$message.error('只能上传 JPG/PNG 格式的图片') return false } if (!isLt2M) { this.$message.error('上传图片大小不能超过 2MB') return false } return true }, handleSuccess(res) { this.imageUrl = res.data.url } } } </script> 2. 在 Spring Boot 中编写上传接口。 @RestController @RequestMapping("/api") public class UploadController { @Value("${upload.path}") private String uploadPath; @PostMapping("/upload") public Result upload(@RequestParam("file") MultipartFile file) { if (file.isEmpty()) { return Result.fail("上传失败,请选择文件"); } String fileName = file.getOriginalFilename(); String filePath = uploadPath + fileName; File dest = new File(filePath); try { file.transferTo(dest); return Result.success("上传成功", new UploadResult(fileName, filePath)); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return Result.fail("上传失败"); } @Slf4j @Data @AllArgsConstructor class UploadResult { private String fileName; private String filePath; } } 3. 在 Vue.js 中获取上传成功后的图片地址,并显示在页面中。 handleSuccess(res) { this.imageUrl = res.data.url } 4. 在 Spring Boot 中提供获取图片接口。 @GetMapping("/image/{fileName}") public void getImage(@PathVariable("fileName") String fileName, HttpServletResponse response) { String filePath = uploadPath + fileName; File file = new File(filePath); if (file.exists()) { response.setContentType("image/jpeg"); try (FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(file)) { IOUtils.copy(fileInputStream, response.getOutputStream()); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 5. 在 Vue.js 中通过图片地址来获取图片。 6. 最后需要在 Spring Boot 中配置上传文件路径。 spring: servlet: multipart: max-file-size: 10MB max-request-size: 10MB enabled: true resources: static-locations: file:/path/to/upload/folder/ 以上是上传图片并回显的实现过程,你可以根据自己的需求来进行修改和扩展。
Spring Boot和Vue是目前非常热门的技术框架,它们可以很好地协同工作来实现电影选座功能。 首先,使用Spring Boot搭建后端服务。可以使用Spring Boot提供的丰富的特性来构建一个可靠稳定的后端系统。通过使用Spring Boot的注解和配置,可以快速地创建RESTful API接口,用于前后端数据交互。同时,Spring Boot还提供了简化开发的工具,如自动配置和依赖管理,以提高开发效率。 其次,使用Vue来构建前端界面。Vue是一个轻量级且强大的JavaScript框架,可以用于构建用户友好的交互式界面。通过使用Vue的组件化开发模式,可以将界面划分为多个独立且可重用的组件,提高代码的可维护性。同时,Vue还提供了数据绑定、状态管理和路由等功能,使得开发者可以方便地构建复杂的前端应用。 在电影选座功能中,后端可以提供以下接口: 1. 获取电影列表:后端返回电影的基本信息,如电影名称、封面图片等。 2. 获取座位信息:后端返回电影场次的座位信息,如每个座位的状态(已选/可选)和价格等。 3. 预订座位:前端将用户选择的座位信息发送给后端,后端进行座位预订的逻辑处理,并返回结果给前端。 前端可以提供以下功能: 1. 展示电影列表:前端通过调用后端的接口获取电影列表,并展示在界面上供用户选择。 2. 显示座位信息:前端根据选中的电影场次,调用后端接口获取座位信息,并展示在选座界面上供用户选择。 3. 选座功能:用户在选座界面上可以选择座位并提交预订请求,前端将用户选择的座位信息发送给后端,后端进行逻辑处理。 通过Spring Boot和Vue的组合,我们可以实现一个功能完善、高效可靠的电影选座系统。前端提供良好的用户体验,后端提供快速、可靠的数据处理,让用户可以方便地选座并享受电影的乐趣。
这里提供一种使用Spring Boot和Vue.js实现验证码的方法: 1. 在Spring Boot中创建一个Controller,用于生成验证码图片和验证验证码。代码示例如下: java @RestController @RequestMapping("/api") public class CaptchaController { @Autowired private DefaultKaptcha captchaProducer; @GetMapping("/captcha") public void captcha(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception { response.setHeader("Cache-Control", "no-store, no-cache"); response.setContentType("image/jpeg"); String captchaText = captchaProducer.createText(); request.getSession().setAttribute("captchaText", captchaText); BufferedImage captchaImage = captchaProducer.createImage(captchaText); ServletOutputStream out = response.getOutputStream(); ImageIO.write(captchaImage, "jpg", out); out.flush(); out.close(); } @PostMapping("/checkCaptcha") public boolean checkCaptcha(HttpServletRequest request, @RequestBody String captcha) { String captchaText = (String) request.getSession().getAttribute("captchaText"); return captchaText != null && captchaText.equalsIgnoreCase(captcha); } } 2. 在Vue.js中创建一个组件,用于显示验证码和验证。代码示例如下: vue <template> <input type="text" placeholder="请输入验证码" v-model="captcha" /> <button @click="checkCaptcha">验证</button> </template> <script> export default { data() { return { captchaUrl: '/api/captcha', captcha: '' } }, methods: { refreshCaptcha() { this.captchaUrl = '/api/captcha?t=' + new Date().getTime() }, checkCaptcha() { this.$http.post('/api/checkCaptcha', this.captcha).then(response => { if (response.data) { alert('验证码正确') } else { alert('验证码错误') this.refreshCaptcha() } }) } } } </script> 3. 在页面中引入该组件即可: vue <template> <captcha /> </template> <script> import Captcha from './Captcha.vue' export default { components: { Captcha } } </script>
生成二维码可以使用zxing库,而在Spring Boot中集成zxing可以使用springfox依赖。 1. 添加依赖 在pom.xml文件中添加以下依赖: xml <dependency> <groupId>io.springfox</groupId> <artifactId>springfox-swagger2</artifactId> <version>2.9.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>io.springfox</groupId> <artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId> <version>2.9.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.google.zxing</groupId> <artifactId>core</artifactId> <version>3.3.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.google.zxing</groupId> <artifactId>javase</artifactId> <version>3.3.3</version> </dependency> 2. 添加二维码生成接口 在Controller中添加以下接口: java @RestController @RequestMapping("/api") @Api(tags = "二维码生成接口") public class QRCodeController { @GetMapping("/qrcode/{content}") @ApiOperation(value = "生成二维码", notes = "根据传入的内容生成二维码") public void generateQRCode(@PathVariable String content, HttpServletResponse response) { try { BitMatrix bitMatrix = new MultiFormatWriter().encode(content, BarcodeFormat.QR_CODE, 200, 200); MatrixToImageWriter.writeToStream(bitMatrix, "png", response.getOutputStream()); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 3. 访问接口 启动Spring Boot应用后,在浏览器中访问http://localhost:8080/swagger-ui.html,可以看到Swagger UI界面,找到“二维码生成接口”并点击“Try it out”,输入需要生成二维码的内容,点击“Execute”,就可以生成二维码了。 4. 在Vue中使用 在Vue组件中添加以下代码: html <template> <button @click="generateQRCode">生成二维码</button> </template> <script> export default { data () { return { qrcode: null } }, methods: { generateQRCode () { const content = 'https://www.baidu.com' // 需要生成二维码的内容 this.qrcode = http://localhost:8080/api/qrcode/${encodeURIComponent(content)} } } } </script> 在按钮点击事件中,使用axios发送GET请求获取生成的二维码图片地址,然后在img标签中显示即可。需要注意的是,需要使用encodeURIComponent对内容进行编码,以防止特殊字符造成问题。
1. 前端页面 在前端页面中,使用ElementUI组件实现上传头像的功能。首先需要引入ElementUI组件库和axios库,用于发送请求。然后在Vue实例中定义一个data对象,用于存储上传头像的相关信息。 html <template> <el-upload class="avatar-uploader" action="/api/upload" :show-file-list="false" :on-success="handleUploadSuccess" :before-upload="beforeAvatarUpload" > </el-upload> </template> <script> import axios from 'axios' import { Message } from 'element-ui' export default { data() { return { imageUrl: '', uploadUrl: '/api/upload' } }, methods: { beforeAvatarUpload(file) { const isJPG = file.type === 'image/jpeg' || file.type === 'image/png' if (!isJPG) { Message.error('上传头像图片只能是 JPG 或 PNG 格式!') } const isLt2M = file.size / 1024 / 1024 < 2 if (!isLt2M) { Message.error('上传头像图片大小不能超过 2MB!') } return isJPG && isLt2M }, handleUploadSuccess(response, file) { this.imageUrl = URL.createObjectURL(file.raw) this.$emit('update:avatar', this.imageUrl) } } } </script> 上述代码中,使用了<el-upload>组件实现上传头像的功能。其中,action属性指定了上传头像的接口地址,show-file-list属性为false表示不显示上传文件列表,on-success属性指定了上传成功后的回调函数,before-upload属性指定了上传前的校验函数。 在beforeAvatarUpload函数中,对上传的文件进行格式和大小的校验,如果不符合要求则提示用户。如果校验通过,则返回true,表示可以上传。 在handleUploadSuccess函数中,获取上传成功后服务器返回的图片地址,将其赋值给imageUrl变量,然后使用URL.createObjectURL方法创建一个临时的Object URL,将其赋值给imageUrl变量,用于在页面中显示头像。 2. 后端接口 在后端接口中,使用SpringBoot框架实现上传头像的功能。首先需要在Controller中添加一个接口,用于接收上传的头像文件。 java @RestController @RequestMapping("/api") public class UploadController { @Autowired private Environment env; @PostMapping("/upload") public Map<String, Object> upload(MultipartFile file) throws Exception { String fileName = UUID.randomUUID().toString() + "." + FilenameUtils.getExtension(file.getOriginalFilename()); String filePath = env.getProperty("spring.servlet.multipart.location") + fileName; File dest = new File(filePath); file.transferTo(dest); Map<String, Object> map = new HashMap<>(); map.put("url", "/uploads/" + fileName); return map; } } 上述代码中,使用了@PostMapping注解指定了上传头像的接口地址为/api/upload,使用了@Autowired注解注入了Environment对象,用于获取上传文件的保存路径。在upload方法中,首先生成一个随机的文件名,然后将上传的文件保存到指定的路径中。 最后将上传成功后的文件路径返回给前端页面。 3. 图片显示 通过前面的步骤,已经实现了上传头像的功能,并将上传成功后的图片路径返回给前端页面。现在需要将图片显示在页面中。 在Vue实例中,使用imageUrl变量存储上传成功后的图片路径。然后将该变量绑定到标签的src属性上,用于显示上传的头像。 html 如果上传的头像图片比较大,可能会造成页面加载缓慢,影响用户体验。为了提高页面加载速度,可以使用懒加载的方式加载图片,只有当图片进入可视区域时才进行加载。 Vue提供了v-lazy指令,可以实现图片的懒加载。只需要将v-lazy指令绑定到标签的src属性上,然后在标签上添加一个lazy类,就可以实现图片的懒加载。 html
作为一个AI模型,人脸识别涉及到多个技术领域。在此我们以常规的人脸识别为基础,实现一个简单的基于springboot/vue/mybatis的人脸识别系统。 1、人脸检测和人脸识别的技术选择 我们可以使用开放的Python的人脸识别库(face_recognition),通过Python调用,实现人脸检测和人脸识别。Face_recognition 是使用Dlib进行基于Python的人脸识别的开源项目,仅仅需要几行代码就可以完成一项任务,包括人脸识别,面部比较和面部定位等。 2、技术实现步骤 2.1、环境搭建 开发工具:IntelliJ IDEA 数据库:MySQL 前端技术:Vue.js 后端技术:Spring Boot + MyBatis + Face Recognition Library 2.2、集成Face Recognition Library 通过Python安装Face Recognition Library(face_recognition)库,直接使用Python的Pip命令安装 pip install face_recognition 2.3、指定图片目录 在项目中指定图片目录,将其用于人脸检测和识别,默认将图片存储在本项目路径下的img文件夹中。 2.4、前端设计 使用Vue.js实现前端设计,支持以下功能: - 显示识别结果和置信度 - 支持上传图片,实现人脸识别 - 支持查询人脸信息 2.5、后端设计 使用Spring Boot和MyBatis实现后端功能,包括人脸检测和识别,以及查询人脸信息。 使用Spring Boot实现RESTful API,以处理前端请求和响应。 在MyBatis Mapper文件中定义SQL语句,用于从数据库中检索人脸信息。 2.6、上传图片实现人脸识别 实现上传图片实现人脸识别功能,主要包括以下步骤: - 通过上传功能获取上传图片,并且存储到指定目录下 - 对于新上传的照片进行人脸检测和识别 - 将人脸特征存储到数据库中,用于后续识别和查询 3、总结 我们可以通过Spring Boot和Vue.js对Face Recognition Library(face_recognition)进行集成,实现一个基于人脸识别的系统。同时,我们也应该意识到,在实现基于人脸识别的系统时,我们需要保持对隐私和数据保护的高度警惕性,避免出现不必要的隐私泄露情况。
抱歉,我无法为您提供代码解决方案,因为我是一个语言模型AI,没有编写、运行代码的能力。但是,我可以给您提供一些参考,希望能对您有所帮助。 运用OpenCV实现人脸识别需要以下几个步骤: 1. 安装OpenCV库 在Java中使用OpenCV库需要通过Java调用C++的dll文件。要想使用Java调用OpenCV库需要先安装OpenCV库并配置环境变量。 2. 采集人脸信息 使用OpenCV进行人脸采集,通过摄像头进行拍摄和采集人脸信息。 // 加载OpenCV库 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 打开摄像头 VideoCapture videoCapture = new VideoCapture(0); if (!videoCapture.isOpened()) { return "打开摄像头失败!"; } // 循环读取摄像头数据 Mat frame = new Mat(); while (videoCapture.read(frame)) { // 检测人脸 detectFace(frame); // 显示图像 HighGui.imshow("人脸采集", frame); // 等待100毫秒 int key = HighGui.waitKey(100); // 按下ESC键退出 if (key == 27) { break; } } // 关闭摄像头 videoCapture.release(); // 销毁窗口 HighGui.destroyAllWindows(); 其中,detectFace函数是使用OpenCV检测人脸的方法。 3. 人脸识别 使用OpenCV进行人脸识别,识别出人脸信息并和之前采集的人脸信息进行比对。 // 加载OpenCV库 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 读取人脸库中的数据 List<Mat> images = readImages(); // 读取测试图片 Mat image = Imgcodecs.imread("test.png"); // 检测人脸 Mat face = detectFace(image); // 转化为灰度图像 Mat gray = new Mat(); Imgproc.cvtColor(face, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); // 图像尺寸缩放 Mat resized = new Mat(); Imgproc.resize(gray, resized, new Size(92, 112)); // 将Mat转化为一维数组 MatVector vector = new MatVector(1); vector.put(0, resized); // 测试图片编码 Mat test = new Mat(); FaceRecognizer.createLBPHFaceRecognizer(1, 8, 8, 8, 123).predict(vector, test, -1); // 用人脸库中的数据和测试数据进行比对 for (int i = 0; i < images.size(); i++) { Mat train = new Mat(); FaceRecognizer.createLBPHFaceRecognizer(1, 8, 8, 8, 123).predict(vector, train, -1); // 比对结果 int result = OpenCVUtil.compareHist(test, train); if (result == 1) { System.out.println("识别成功!"); break; } } 其中,readImages函数是读取人脸库中的数据的方法,detectFace函数是使用OpenCV检测人脸的方法,compareHist函数是比对人脸数据的方法。 4. 上传人脸数据到数据库 将采集到的人脸信息和人物信息存储到数据库中。使用springboot作为后端框架,通过vue前端界面输入人物信息,并将采集到的人脸信息上传到数据库中。 具体实现方法可以参考:https://blog.csdn.net/sinat_40593751/article/details/108753393 希望这些详解能帮助到您。
首先,我们需要在MySQL数据库中创建一张书籍表,包含id、name、description和image四个字段,其中image字段为BLOB类型,用于存储书籍的图片。 接下来,我们可以通过MyBatis-Plus提供的代码生成器快速生成书籍的数据访问层代码以及实体类。在生成实体类的时候,可以使用byte[]类型表示图片数据: public class Book { private Long id; private String name; private String description; private byte[] image; // getter and setter methods } 在Spring Boot中,可以使用Spring MVC实现RESTful API,用于提供数据接口给前端页面调用。在Controller中,我们可以注入MyBatis-Plus提供的BookMapper,并编写查询书籍列表的接口: @RestController @RequestMapping("/books") public class BookController { @Autowired private BookMapper bookMapper; @GetMapping("") public List<Book> listBooks() { return bookMapper.selectList(null); } } 接下来,我们需要在前端页面中调用这个接口并显示书籍列表。可以使用Vue.js编写前端页面,并使用axios库发送Ajax请求获取数据。在数据获取成功后,可以使用element-ui库提供的表格组件展示书籍列表,同时使用element-ui的image组件显示书籍的图片: <template> <el-table :data="books" style="width: 100%"> <el-table-column prop="id" label="ID"></el-table-column> <el-table-column prop="name" label="书名"></el-table-column> <el-table-column prop="description" label="描述"></el-table-column> <el-table-column label="图片"> <template slot-scope="{ row }"> <el-image :src="'data:image/jpeg;base64,' + row.image" style="width: 100px; height: 100px;"></el-image> </template> </el-table-column> </el-table> </template> <script> import axios from 'axios' export default { data() { return { books: [] } }, mounted() { axios.get('/books').then(response => { this.books = response.data }) } } </script> 最后,我们需要在MySQL数据库中插入一些书籍数据以供测试。可以使用以下SQL语句插入一本书籍: INSERT INTO book (id, name, description, image) VALUES (1, 'Vue.js入门', 'Vue.js是一款流行的前端框架', LOAD_FILE('/path/to/vuejs.jpg')); 其中,/path/to/vuejs.jpg为一张Vue.js的图片文件路径。在MySQL中,可以使用LOAD_FILE函数将图片文件读入BLOB类型的字段中。
将BLOB类型的二进制数据以RGB565的形式显示在前端界面,可以通过以下步骤实现: 1. 在后端,将BLOB类型的二进制数据转换为RGB565格式的二进制数据。 java // 获取BLOB类型的二进制数据 byte[] blobData = resultSet.getBytes("blob_column_name"); // 将BLOB数据转换为RGB数组 int[] rgbArray = convertBlobToRGB(blobData); // 将RGB数组转换为RGB565格式的二进制数据 byte[] rgb565Data = convertRGBToRGB565(rgbArray); 2. 在前端,使用canvas元素将RGB565格式的二进制数据绘制为图片。 html <canvas id="canvas" width="320" height="240"></canvas> javascript // 获取RGB565格式的二进制数据 var rgb565Data = ...; // 获取canvas元素 var canvas = document.getElementById('canvas'); var context = canvas.getContext('2d'); // 创建ImageData对象,并将RGB565格式的二进制数据复制到该对象中 var imageData = context.createImageData(canvas.width, canvas.height); for (var i = 0; i < rgb565Data.length; i += 2) { var pixel = convertRGB565ToRGB(rgb565Data[i], rgb565Data[i + 1]); imageData.data[i * 4] = pixel.r; imageData.data[i * 4 + 1] = pixel.g; imageData.data[i * 4 + 2] = pixel.b; imageData.data[i * 4 + 3] = 255; } // 在canvas元素中绘制图片 context.putImageData(imageData, 0, 0); 其中,convertBlobToRGB()函数将BLOB类型的二进制数据转换为RGB数组,convertRGBToRGB565()函数将RGB数组转换为RGB565格式的二进制数据,convertRGB565ToRGB()函数将RGB565格式的二进制数据转换为RGB对象。这些函数的具体实现可以参考以下代码: java private int[] convertBlobToRGB(byte[] blobData) { int[] rgbArray = new int[blobData.length / 3]; for (int i = 0; i < blobData.length; i += 3) { int r = blobData[i] & 0xff; int g = blobData[i + 1] & 0xff; int b = blobData[i + 2] & 0xff; rgbArray[i / 3] = (r << 16) | (g << 8) | b; } return rgbArray; } private byte[] convertRGBToRGB565(int[] rgbArray) { byte[] rgb565Data = new byte[rgbArray.length * 2]; for (int i = 0; i < rgbArray.length; i++) { int r = (rgbArray[i] >> 16) & 0xff; int g = (rgbArray[i] >> 8) & 0xff; int b = rgbArray[i] & 0xff; int rgb565 = ((r >> 3) << 11) | ((g >> 2) << 5) | (b >> 3); rgb565Data[i * 2] = (byte) (rgb565 >> 8); rgb565Data[i * 2 + 1] = (byte) rgb565; } return rgb565Data; } private static class RGB { public int r; public int g; public int b; public RGB(int r, int g, int b) { this.r = r; this.g = g; this.b = b; } } private RGB convertRGB565ToRGB(byte b1, byte b2) { int rgb565 = ((b1 & 0xff) << 8) | (b2 & 0xff); int r = (rgb565 >> 11) & 0x1f; int g = (rgb565 >> 5) & 0x3f; int b = rgb565 & 0x1f; return new RGB((r << 3) | (r >> 2), (g << 2) | (g >> 4), (b << 3) | (b >> 2)); } 注意,以上代码仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
springboot uview-ui商城源码是一个使用了Spring Boot和uView-UI开发的电商平台的源代码。它提供了一个完整的电商平台的基础功能和界面设计,方便开发者进行二次开发和定制。 该源码采用了Spring Boot框架作为后端的开发框架,Spring Boot是一个快速开发Java应用程序的框架,它可以帮助开发者快速搭建基于Java的Web应用程序。而uView-UI是一个基于Vue.js的UI组件库,它提供了丰富的界面组件和样式,帮助开发者快速构建漂亮的前端界面。 该商城源码包含了用户管理、商品管理、订单管理等基本功能模块。用户管理模块可以实现用户注册、登录、个人信息修改等操作;商品管理模块可以实现商品的添加、编辑、删除等操作;订单管理模块可以实现订单的查询、支付、取消等操作。 此外,该商城源码还包含了购物车、搜索功能、商品详情页等重要功能。购物车功能可以实现商品的添加、删除、数量修改等操作;搜索功能可以实现关键词的检索,并显示与关键词相关的商品列表;商品详情页可以显示商品的详细信息,包括图片、价格、库存等。 开发者可以根据自己的需求进行二次开发和定制,例如可以添加更多的功能模块、修改样式和布局、集成支付接口等。同时,由于该源码使用了Spring Boot和uView-UI这两个流行的框架,开发者可以借助它们的丰富生态系统和社区支持,更高效地开发和维护电商平台。

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以下是在Mac上安装Redis的步骤: 1. 打开终端并输入以下命令以安装Homebrew: ```shell /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" ``` 2. 安装Redis: ```shell brew install redis ``` 3. 启动Redis服务: ```shell brew services start redis ``` 4. 验证Redis是否已成功安装并正在运行: ```shell redis-cli ping

计算机应用基础Excel题库--.doc

计算机应用根底Excel题库 一.填空 1.Excel工作表的行坐标范围是〔 〕。 2.对数据清单中的数据进行排序时,可按某一字段进行排序,也可按多个字段进行排序 ,在按多个字段进行排序时称为〔 〕。 3.对数据清单中的数据进行排序时,对每一个字段还可以指定〔 〕。 4.Excel97共提供了3类运算符,即算术运算符.〔 〕 和字符运算符。 5.在Excel中有3种地址引用,即相对地址引用.绝对地址引用和混合地址引用。在公式. 函数.区域的指定及单元格的指定中,最常用的一种地址引用是〔 〕。 6.在Excel 工作表中,在某单元格的编辑区输入"〔20〕〞,单元格内将显示( ) 7.在Excel中用来计算平均值的函数是( )。 8.Excel中单元格中的文字是( 〕对齐,数字是( )对齐。 9.Excel2021工作表中,日期型数据"2008年12月21日"的正确输入形式是( )。 10.Excel中,文件的扩展名是( )。 11.在Excel工作表的单元格E5中有公式"=E3+$E$2",将其复制到F5,那么F5单元格中的 公式为( )。 12.在Excel中,可按需拆分窗口,一张工作表最多拆分为 ( )个窗口。 13.Excel中,单元格的引用包括绝对引用和( ) 引用。 中,函数可以使用预先定义好的语法对数据进行计算,一个函数包括两个局部,〔 〕和( )。 15.在Excel中,每一张工作表中共有( )〔行〕×256〔列〕个单元格。 16.在Excel工作表的某单元格内输入数字字符串"3997",正确的输入方式是〔 〕。 17.在Excel工作薄中,sheet1工作表第6行第F列单元格应表示为( )。 18.在Excel工作表中,单元格区域C3:E4所包含的单元格个数是( )。 19.如果单元格F5中输入的是=$D5,将其复制到D6中去,那么D6中的内容是〔 〕。 Excel中,每一张工作表中共有65536〔行〕×〔 〕〔列〕个单元格。 21.在Excel工作表中,单元格区域D2:E4所包含的单元格个数是( )。 22.Excel在默认情况下,单元格中的文本靠( )对齐,数字靠( )对齐。 23.修改公式时,选择要修改的单元格后,按( )键将其删除,然后再输入正确的公式内容即可完成修改。 24.( )是Excel中预定义的公式。函数 25.数据的筛选有两种方式:( )和〔 〕。 26.在创立分类汇总之前,应先对要分类汇总的数据进行( )。 27.某一单元格中公式表示为$A2,这属于( )引用。 28.Excel中的精确调整单元格行高可以通过〔 〕中的"行〞命令来完成调整。 29.在Excel工作簿中,同时选择多个相邻的工作表,可以在按住( )键的同时,依次单击各个工作表的标签。 30.在Excel中有3种地址引用,即相对地址引用、绝对地址引用和混合地址引用。在公式 、函数、区域的指定及单元格的指定中,最常用的一种地址引用是〔 〕。 31.对数据清单中的数据进行排序时,可按某一字段进行排序,也可按多个字段进行排序 ,在按多个字段进行排序时称为〔 〕。多重排序 32.Excel工作表的行坐标范围是( 〕。1-65536 二.单项选择题 1.Excel工作表中,最多有〔〕列。B A.65536 B.256 C.254 D.128 2.在单元格中输入数字字符串100083〔邮政编码〕时,应输入〔〕。C A.100083 B."100083〞 C. 100083   D.'100083 3.把单元格指针移到AZ1000的最简单方法是〔〕。C A.拖动滚动条 B.按+〈AZ1000〉键 C.在名称框输入AZ1000,并按回车键 D.先用+〈 〉键移到AZ列,再用+〈 〉键移到1000行 4.用〔〕,使该单元格显示0.3。D A.6/20 C.="6/20〞 B. "6/20〞 D.="6/20〞 5.一个Excel工作簿文件在第一次存盘时不必键入扩展名,Excel自动以〔B〕作为其扩展 名。 A. .WK1 B. .XLS C. .XCL D. .DOC 6.在Excel中,使用公式输入数据,一般在公式前需要加〔〕A A.= B.单引号 C.$ D.任意符号 7.在公式中输入"=$C1+E$1〞是〔〕C A.相对引用 B.绝对引用 C.混合引用 D.任意引用 8.以下序列中,不能直接利用自动填充快速输入的是〔 〕B A.星期一.星期二.星期三 .…… B.第一类.第二类.第三类.…… C.甲.乙.丙.…… D.Mon.Tue.Wed.…… 9.工作表中K16单元格中为公式"=F6×$D$4〞,在第3行处插入一行,那么插入后K7单元 格中的公式为〔 〕A A.=F7*$D$5 B.=F7*$D$4 C

基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解方法及其优势

© 2014 Anatoly Kalyaev,Iakov Korovin.出版社:Elsevier B.V.由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectAASRI Procedia 9(2014)131 - 1372014年AASRI电路与信号处理会议(CSP 2014)利用空闲PC机解决相干任务Anatoly Kalyaeva *,Iakov Korovina南方联邦大学多处理器计算系统科学研究所,2,塔甘罗格347922,俄罗斯摘要本文提出了一种基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解的新方法。这些资源的参数是动态变化的,这使得它很难在分布式计算中的应用。该方法采用多智能体方法,通过智能体的主动控制,实现了分布式计算系统中个人计算机的有效利用,并通过智能体之间的交互,分散调度任务求解过程。为了解决每一个传入的连贯任务,系统的代理联合成社区,这使得它更容易调度和执行计算。该方法的主要优点是降低了分布式�