Java项目实现数据库连接与验证码登录验证

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资源摘要信息:"Java项目实践教程_验证码登录系统开发" 在本Java项目实践教程中,我们将深入探讨如何开发一个基于MVC(Model-View-Controller)设计模式的验证码登录系统。该系统能够实现用户的登录验证,并在用户成功或失败时提供相应的界面反馈。以下是该教程中涉及的关键知识点: 1. **连接数据库**: 在Java项目中,通常需要使用JDBC(Java Database Connectivity)技术来实现Java应用程序与数据库之间的连接。这涉及到加载数据库驱动、建立连接、执行SQL语句以及处理结果集等操作。本项目中,可能使用MySQL数据库存储用户信息,包括用户名和密码等。 2. **验证码登录**: 验证码登录机制用于增强系统的安全性,防止恶意用户通过自动化脚本登录系统。在用户登录时,系统会要求用户输入随机生成的验证码。在Java中,验证码可以通过生成图片或者使用第三方服务实现。本项目中的验证码登录需要实现验证码的生成、显示以及验证用户输入的验证码是否正确。 3. **登录验证**: 登录验证是系统的核心功能,需要对用户输入的用户名和密码进行校验。在本项目中,将通过查询数据库中的用户信息来校验用户输入的信息是否匹配。如果匹配,则视为登录成功;否则,登录失败。 4. **MVC模式**: MVC设计模式是一种广泛应用于软件工程中,将程序分为三个核心组件的架构模式。在Java项目中,MVC模式用于分离程序的不同方面,实现更高的可维护性和可扩展性。 - **Model**: 负责数据的存取,与数据库中的数据表结构相对应。在本项目中,Model会包含用户信息的数据模型。 - **View**: 负责展示数据,即用户看到的界面。登录成功和失败的界面设计属于View层面。 - **Controller**: 作为Model和View之间的协调者,接收用户的输入并将用户的请求转发给Model,同时选择适当的视图来显示Model的数据。在本项目中,Controller将处理登录请求,并根据验证结果选择显示登录成功或失败的界面。 5. **登录成功和失败界面**: 用户登录成功或失败后,系统需要向用户展示相应的界面反馈。这些界面的设计需要简洁明了,能够让用户清晰地了解当前登录状态。在MVC模式中,这些界面属于View部分,需要与Controller紧密协作以显示正确的信息。 在本项目中,用户首先会看到登录界面,该界面会包含用户名和密码输入框,以及验证码显示和输入区域。当用户提交登录请求后,Controller会处理这些信息,并通过Model访问数据库验证用户的凭证。根据验证结果,Controller决定是跳转到登录成功界面,显示欢迎信息;还是跳转到登录失败界面,提示用户错误原因并允许用户重试。 总体而言,本Java项目实践教程是一个综合性的案例,涵盖了数据库操作、网络安全、设计模式以及用户界面设计等多个方面。通过本项目的实施,可以加深对Java开发技术及Web开发流程的理解,并提高解决实际问题的能力。

下列代码出现nan int错误,请解决:float smoothCot() { float err = -1; cogs.clear(); v_end = mesh.vertices_end(); // for (v_it = mesh.vertices_begin(); v_it != v_end; ++v_it) { cog[0] = cog[1] = cog[2] = valence = 0.0; //cout << valence<<"1" << endl; for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) { double cot_weight = 0.0; MyMesh::HalfedgeHandle heh = mesh.find_halfedge(*v_it, *vv_it); if (!mesh.is_boundary(heh)) { MyMesh::HalfedgeHandle prev_heh = mesh.prev_halfedge_handle(heh); MyMesh::HalfedgeHandle next_heh = mesh.next_halfedge_handle(heh); MyMesh::VertexHandle prev_vh = mesh.to_vertex_handle(prev_heh); MyMesh::VertexHandle next_vh = mesh.to_vertex_handle(next_heh); MyMesh::Point prev_p = mesh.point(prev_vh); MyMesh::Point curr_pi = mesh.point(*v_it); MyMesh::Point curr_pj = mesh.point(*vv_it); MyMesh::Point next_p = mesh.point(next_vh); double cot_alpha = cot(curr_pi - prev_p, curr_pj - prev_p); double cot_beta = cot(curr_pi - next_p, curr_pj - next_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; //cout << cot_weight<<"2" << endl; } cog += cot_weight *( mesh.point(*vv_it)-mesh.point(*v_it)); valence += cot_weight; //cout << valence<<"3" << endl; } cogs.push_back(cog / valence); } for (v_it = mesh.vertices_begin(), cog_it = cogs.begin(); v_it != v_end; ++v_it, ++cog_it) { if (!mesh.is_boundary(*v_it)) { MyMesh::Point p = mesh.point(*v_it); //*cog_it += mesh.point(*v_it); err = max(err, (p - *cog_it).norm()); mesh.set_point(*v_it, *cog_it); } } return err; }

2023-06-11 上传
2023-06-11 上传

import cv2 import numpy as np # 读取两幅图像 img1 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\er_duibidu.jpg') img2 = cv2.imread('D:\wzk\JIEMIAN\images\yi_duibidu.jpg') # 将两幅图像转换为灰度图像 gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取图像特征点 orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(gray1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(gray2, None) # 匹配特征点 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) matches = matcher.match(des1, des2) # 选择最佳匹配点 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:int(len(matches)*0.15)] # 绘制特征点连接图 img3 = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) # 计算变换矩阵 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 拼接图像 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 保存连接图 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pz.jpg', img3) # 保存第二幅图像 cv2.imwrite('D:\wzk\JIEMIAN\Result\ORB-pj.jpg', result) # 显示结果 cv2.namedWindow("Keypoint Matches", cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow("Keypoint Matches", img3) cv2.namedWindow("Result",cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()改进为对文件夹内的多幅图像进行配准拼接

2023-05-18 上传