thymeleaf实例
时间: 2024-01-27 09:05:00 浏览: 52
下面是一个简单的 Thymeleaf 实例，它将一个字符串变量渲染到 HTML 页面中：
```html
<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Thymeleaf Example</title>
</head>
<body>
<h1 th:text="${message}">Hello World!</h1>
</body>
</html>
```
在这个例子中，我们使用了 Thymeleaf 的表达式语言 `${...}` 来引用一个名为 `message` 的变量，并将其渲染到 `<h1>` 标签中。
相关问题
thymeleaf text 模式 实例
抱歉，我可以回答这个问题。Thymeleaf是一个Java模板引擎，它允许在HTML、XML、JavaScript、CSS甚至纯文本中直接嵌入可执行的标准Java代码。在Thymeleaf的text模式中，可以使用文本模板来生成任意类型的文本，例如HTML、纯文本等。
springboot搭建实例
SpringBoot是一个开源的整合了Spring框架和其他相关技术的快速开发框架。它采用约定大于配置的思想，简化了Spring应用的开发过程，从而使开发者更加快速、高效地开发Web应用程序。在本篇文章中，我们将介绍如何使用SpringBoot搭建一个简单的Web应用程序。
第一步：安装并配置开发环境
首先，我们需要在本地安装JDK、Maven和IDE。安装JDK后，我们需要在操作系统的环境变量中添加JAVA_HOME和PATH。安装Maven后，我们需要在IDE中配置Maven仓库和镜像源。最后，我们需要在IDE中安装SpringBoot插件，以便能够创建SpringBoot应用程序。
第二步：创建SpringBoot项目
在IDE中选择新建一个Maven项目，并选择SpringBoot，然后选择适当的依赖项，例如Web、JPA、Thymeleaf等。创建成功后，我们可以看到项目的目录结构和默认文件。
第三步：运行SpringBoot应用程序
在IDE中右键点击项目，在菜单中选择“Run As”>“Spring Boot App”，即可启动应用程序。在浏览器中输入“http：//localhost：8080”，可以看到应用程序的首页。此时，我们已经创建了一个简单的SpringBoot应用程序。
第四步：编写应用程序
在application.properties文件中，配置一些应用程序的设置，例如数据库等。在Java代码中编写控制器、服务、数据访问对象等。在Web文件夹中编写页面模板。最后，我们需要在IDE中重新运行应用程序并测试其功能。
综上所述，SpringBoot是一个快速开发的框架，可以使开发Web应用程序更加简单、高效。通过按照上面4个步骤，我们可以轻松地搭建出一个简单的SpringBoot应用程序。对于想要快速开发Web应用程序的开发者来说，SpringBoot是一个非常好的选择。
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"这篇论文是关于计算机人脸表情动画技术的综述，主要探讨了近几十年来该领域的进展，包括基于几何学和基于图像的两种主要方法。作者姚俊峰和陈琪分别来自厦门大学软件学院，他们的研究方向涉及计算机图形学、虚拟现实等。论文深入分析了各种技术的优缺点，并对未来的发展趋势进行了展望。"
计算机人脸表情动画技术是计算机图形学的一个关键分支，其目标是创建逼真的面部表情动态效果。这一技术在电影、游戏、虚拟现实、人机交互等领域有着广泛的应用潜力，因此受到学术界和产业界的广泛关注。
基于几何学的方法主要依赖于对人体面部肌肉运动的精确建模。这种技术通常需要详细的人脸解剖学知识，通过数学模型来模拟肌肉的收缩和舒张，进而驱动3D人脸模型的表情变化。优点在于可以实现高度精确的表情控制，但缺点是建模过程复杂，对初始数据的需求高，且难以适应个体间的面部差异。
另一方面，基于图像的方法则侧重于利用实际的面部图像或视频来生成动画。这种方法通常包括面部特征检测、表情识别和实时追踪等步骤。通过机器学习和图像处理技术，可以从输入的图像中提取面部特征点，然后将这些点的变化映射到3D模型上，以实现表情的动态生成。这种方法更灵活，能较好地处理个体差异，但可能受光照、角度和遮挡等因素影响，导致动画质量不稳定。
论文中还可能详细介绍了各种代表性的算法和技术，如线性形状模型（LBS）、主动形状模型（ASM）、主动外观模型（AAM）以及最近的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）在表情识别和生成上的应用。同时，作者可能也讨论了如何解决实时性和逼真度之间的平衡问题，以及如何提升面部表情的自然过渡和细节表现。
未来，人脸表情动画技术的发展趋势可能包括更加智能的自动化建模工具，更高精度的面部捕捉技术，以及深度学习等人工智能技术在表情生成中的进一步应用。此外，跨学科的合作，如神经科学、心理学与计算机科学的结合，有望推动这一领域取得更大的突破。
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