parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3')

时间: 2024-01-28 18:03:27 浏览: 82
PDF

parser.add_argument中的action使用

star5星 · 资源好评率100%
这是一个使用 argparse 模块的 Python 脚本中的命令行参数解析语句。它的作用是解析通过命令行传入的参数，并将其转换为 Python 中的数据类型，以便程序使用。 具体地说，这个语句定义了一个名为 classes 的命令行参数，它可以接受一个或多个整数值，这些整数值通过空格分隔。当程序运行时，如果用户在命令行中输入了 --classes 参数，那么 argparse 就会将这些整数值解析出来，并转换为 Python 的列表类型。程序可以通过访问这个列表来获取用户输入的整数值，以便进行进一步的处理。
阅读全文

相关推荐

zip

http-parser.zip_compasscds_content-type_http-parser_http-parser

c语言实现的轻量级http协议解析引擎，可以轻松植入到自己的项目中，实现效率高
rar

XML-Parser-2.36.rar_ XML-Parser-2.36_XML-Parser-2.36

XML-Parser-2.36 是一个专门用于处理XML文档的解析器，它为程序员提供了方便的API，以便在各种编程环境中解析XML文档，提取其中的数据并进行相应的操作。 XML解析器的工作原理是读取XML文档，验证其是否符合XML规范...

parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') opt = parser.parse_args()

- --classes：根据类别进行过滤，可以指定一个或多个类别的索引 - --agnostic-nms：是否使用类别无关的 NMS - --augment：是否进行增强推理 - --update：是否更新所有模型 - --project：保存结果的项目...

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

通过 argparse.ArgumentParser() 创建一个解析器对象 parser，然后使用 add_argument() 方法来添加需要解析的参数，如 --weights, --source, --img-size 等。其中 nargs='+', type=str 表示 --weights 参数可以接收...

请帮我翻译每一句代码：def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') ...

parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)') parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels') parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences') parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference') parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride')这些都是什么作用

5. --classes：根据指定的类别进行筛选，可以通过类别索引来过滤结果。 6. --agnostic-nms：使用类别不可知的非极大值抑制（NMS）。 7. --augment：进行增强推理，以提高检测性能。 8. --visualize：可视化特征。...

代码解释 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/yolov5s.pt', help='model.pt path') parser.add_argument('--source', type=str, default=info1, help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size)

这段代码使用了 Python 自带的 argparse 库，用于解析命令行参数。具体来说，它定义了一些参数，比如模型权重文件路径、输入源路径（可以是文件、文件夹或者摄像头）、输出文件夹路径、推理图片大小、物体置信度阈值...

parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class')

其中，--classes 是一个选项参数，nargs='+' 表示该选项可以接受多个参数，type=int 表示接受的参数类型为整数，help 是该选项的帮助说明。该选项用于过滤某些类别的数据。如果命令行中指定了 --classes 选项，则...

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) 表示使用父类的构造函数来初始化子类，这里父类是 Ui_MainWindow。...parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器，用来解析输入的参数。

yolov7 test.py详解

parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser....

yYOLOv5 val.py重写

parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser....

yolov5里test.py的运行代码

parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') opt = parser.parse_args() # ...

详细说明如何被其他函数如何调用深度学习中训练生成的detect.py

parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', ...
pptx

MiniGui业务开发基础培训-htk

MiniGui业务开发基础培训-htk
md

com.harmonyos.exception.DiskReadWriteException(解决方案).md

鸿蒙开发中碰到的报错，问题已解决，写个文档记录一下这个问题及解决方案
docx

网络分析-Wireshark数据包筛选技巧详解及应用实例

内容概要：本文档详细介绍了Wireshark软件中各种数据包筛选规则，主要包括协议、IP地址、端口号、包长以及MAC地址等多个维度的具体筛选方法。同时提供了大量实用案例供读者学习，涵盖HTTP协议相关命令和逻辑条件的综合使用方式。 适合人群：对网络安全或数据分析有一定兴趣的研究者，熟悉基本网络概念和技术的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要快速准确捕获特定类型网络流量的情况；如网络安全检测、性能优化分析、教学演示等多种实际应用场景。 阅读建议：本资料侧重于实操技能提升，在学习时最好配合实际操作练习效果更佳。注意掌握不同类型条件组合的高级用法，增强问题解决能力。
md

com.harmonyos.exception.BatteryOverheatException(解决方案).md

鸿蒙开发中碰到的报错，问题已解决，写个文档记录一下这个问题及解决方案
md

com.harmonyos.exception.ServiceUnavailableException(解决方案).md

鸿蒙开发中碰到的报错，问题已解决，写个文档记录一下这个问题及解决方案
docx

MATLAB上机试题 MATLAB原理及应用实验报告 第3章 MATLAB的符号运算.docx

内容概要：本文档详细介绍了MATLAB的符号运算，涵盖符号对象的命名方法、基本运算、级数求法等多个方面。通过具体的实验案例，如确定符号表达式中的变量、执行四则运算、提取分子分母、因式分解与展开、化简符号表达式、级数符号求和、符号微积分以及符号方程的求解，帮助学生理解和掌握MATLAB中的符号运算技巧。 适合人群：适用于对MATLAB有一定了解的大专院校的学生、研究人员和技术工作者。 使用场景及目标：通过本课程的学习，学员能够熟练使用MATLAB完成复杂的数学问题解决，提高科研项目和工程任务中对数学模型的建模能力和问题解决效率。 其他说明：文档包含详细的实验步骤指导和实例演示，同时提供了丰富的练习题供读者巩固所学知识。对于想要深入研究MATLAB符号运算的人来说是一份宝贵资料。

最新推荐

recommend-type

MiniGui业务开发基础培训-htk

MiniGui业务开发基础培训-htk
recommend-type

com.harmonyos.exception.DiskReadWriteException(解决方案).md

鸿蒙开发中碰到的报错，问题已解决，写个文档记录一下这个问题及解决方案
recommend-type

网络分析-Wireshark数据包筛选技巧详解及应用实例

内容概要：本文档详细介绍了Wireshark软件中各种数据包筛选规则，主要包括协议、IP地址、端口号、包长以及MAC地址等多个维度的具体筛选方法。同时提供了大量实用案例供读者学习，涵盖HTTP协议相关命令和逻辑条件的综合使用方式。 适合人群：对网络安全或数据分析有一定兴趣的研究者，熟悉基本网络概念和技术的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要快速准确捕获特定类型网络流量的情况；如网络安全检测、性能优化分析、教学演示等多种实际应用场景。 阅读建议：本资料侧重于实操技能提升，在学习时最好配合实际操作练习效果更佳。注意掌握不同类型条件组合的高级用法，增强问题解决能力。
recommend-type

com.harmonyos.exception.BatteryOverheatException(解决方案).md

鸿蒙开发中碰到的报错，问题已解决，写个文档记录一下这个问题及解决方案
recommend-type

com.harmonyos.exception.ServiceUnavailableException(解决方案).md

鸿蒙开发中碰到的报错，问题已解决，写个文档记录一下这个问题及解决方案
recommend-type

前端协作项目：发布猜图游戏功能与待修复事项

资源摘要信息:"People-peephole-frontend是一个面向前端开发者的仓库，包含了一个由Rails和IOS团队在2015年夏季亚特兰大Iron Yard协作完成的项目。该仓库中的项目是一个具有特定功能的应用，允许用户通过iPhone或Web应用发布图像，并通过多项选择的方式让用户猜测图像是什么。该项目提供了一个互动性的平台，使用户能够通过猜测来获取分数，正确答案将提供积分，并防止用户对同一帖子重复提交答案。 当前项目存在一些待修复的错误，主要包括： 1. 答案提交功能存在问题，所有答案提交操作均返回布尔值true，表明可能存在逻辑错误或前端与后端的数据交互问题。 2. 猜测功能无法正常工作，这可能涉及到游戏逻辑、数据处理或是用户界面的交互问题。 3. 需要添加计分板功能，以展示用户的得分情况，增强游戏的激励机制。 4. 删除帖子功能存在损坏，需要修复以保证应用的正常运行。 5. 项目的样式过时，需要更新以反映跨所有平台的流程，提高用户体验。 技术栈和依赖项方面，该项目需要Node.js环境和npm包管理器进行依赖安装，因为项目中使用了大量Node软件包。此外，Bower也是一个重要的依赖项，需要通过bower install命令安装。Font-Awesome和Materialize是该项目用到的前端资源，它们提供了图标和界面组件，增强了项目的视觉效果和用户交互体验。 由于本仓库的主要内容是前端项目，因此JavaScript知识在其中扮演着重要角色。开发者需要掌握JavaScript的基础知识，以及可能涉及到的任何相关库或框架，比如用于开发Web应用的AngularJS、React.js或Vue.js。同时，对于iOS开发，可能还会涉及到Swift或Objective-C等编程语言，以及相应的开发工具Xcode。对于Rails，开发者则需要熟悉Ruby编程语言以及Rails框架的相关知识。 开发流程中可能会使用的其他工具包括： - Git：用于版本控制和代码管理。 - HTML/CSS：用于构建网页结构和样式。 - Webpack或Gulp：用于项目构建和优化流程。 - Babel：用于JavaScript代码的兼容性处理。 - Linting工具：如ESLint，用于代码质量检查和维护代码风格一致性。 总结来看，People-peephole-frontend项目不仅涉及到了跨平台协作的经验分享，还提供了前端开发的学习和实践机会，尤其在交互设计、前端工程化、依赖管理及样式设计等方面。开发者可以通过参与该项目的修复和完善工作，提高自身技能并积累宝贵的项目经验。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【高斯信道信号编码优化】：4大方法优化Chirp信号编码过程

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/d37646d14e4e4b51b01e617b59167c74.png) # 1. 高斯信道与Chirp信号编码基础 ## 简介 在现代通信领域，信息的传递无处不在，而保障信息传递的清晰与高效是通信技术的核心挑战之一。高斯信道作为通信系统中最常见和基础的模型，为我们理解和优化信号传输提供了重要的理论支持。Chirp信号，以其独特的频谱扩展特性，在无线通信、雷达和声纳系统中发挥着越来越重要的作用。本章将介绍高斯信道的特性以及Chirp信号的基础知识，为读者搭建起后续章节深入探讨优化方法的理论基础。
recommend-type

对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。使用C语言

在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
recommend-type

Spring框架REST服务开发实践指南

资源摘要信息: "在本教程中，我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务，提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈（full-stack）应用程序框架和 inversion of control（IoC）容器。它主要分为以下几个核心模块： - 核心容器：包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成：涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块：提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects：提供面向切面编程的实现，允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息：提供对消息传递的支持。 - 测试：支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点： - 控制器（Controller）：处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器：特殊的控制器，用于创建RESTful服务，可以返回多种格式的数据（如JSON、XML等）。 - 资源（Resource）：代表网络中的数据对象，可以通过URI寻址。 - @RestController注解：一个方便的注解，结合@Controller注解使用，将类标记为控制器，并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解：用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）：在RESTful服务中用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解，以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤： 1. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr或相关构建工具（如Maven或Gradle）初始化项目。 2. 配置Spring MVC：在Spring Boot应用中通常不需要手动配置，但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器：实体类映射数据库中的数据，资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化：JPA是一个Java持久化API，而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程（AOP）：使用@Aspect注解定义切面，通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理：使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试：使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会：可能是错误的提及，对于本教程没有相关性。 - AOP：面向切面编程，是Spring的核心功能之一。 - MVC：模型-视图-控制器设计模式，是构建Web应用的常见架构。 - 道：在这里可能指学习之道，或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC：Java数据库连接，是Java EE的一部分，用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate：一个对象关系映射（ORM）框架，简化了数据库访问代码。 - MyBatis：一个半自动化的ORM框架，它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点，涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法，以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发，特别是RESTful服务开发的开发者来说，这是一份非常宝贵的资源。