佟刚JavaWeb案例:ATGUIGU网上书城MVC架构与技术选型详解

需积分: 9 2 下载量 98 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 1.77MB PPTX 举报
JavaWeb案例:网上书城是一个基于Java技术构建的Web应用实例,它采用了MVC设计模式,主要由Model、Controller和View三个部分组成。讲师佟刚在该项目中讲解了关键知识点。 1. **Model (Model)**: - POJO(Plain Old Java Object):模型层主要使用JavaBean,即普通的Java对象,用来表示业务实体,如账户、图书、交易等信息。这些对象包含属性和行为,但不涉及UI展示或业务逻辑。 2. **Controller (Controller)**: - Servlet:这里是业务逻辑的核心,负责接收用户请求,处理业务逻辑,然后将结果转发到View。在这个案例中,Servlet作为控制器处理用户与数据库交互的请求,比如查询图书信息、添加购物车等。 3. **View (View)**: - JSP (JavaServer Pages):结合EL (Expression Language)和JSTL (Java Standard Tag Library),用于生成动态网页内容。这些技术帮助服务器动态地插入数据,实现了用户界面的展示。 - jQuery + JavaScript + JSON + Google Gson:这些工具被用于实现前端的Ajax交互,允许异步加载数据,提高用户体验,如分页浏览图书列表。 4. **技术选型**: - 数据库:MySQL被选为底层存储技术,它的开源特性、稳定性和广泛支持使其成为Web应用的理想选择。 - 数据源管理:C3P0被用作数据源连接池,以管理和优化数据库连接,提高系统的性能和可扩展性。 - JDBC工具:DBUtils提供了数据库访问抽象层,简化了JDBC操作,提高了代码的复用性和可维护性。 5. **事务管理**: - 使用Filter和ThreadLocal来实现事务控制,确保在并发环境下的数据一致性。 6. **分页与查询条件**: - 通用的分页解决方案涉及到设计Page类,该类封装了翻页信息,如页码、每页显示的记录数等。查询条件通过CriteriaBook类封装,允许用户指定价格区间等筛选条件。 7. **数据持久层设计**: - Dao接口是Data Access Object的简写,它们定义了与数据库交互的操作,如CRUD(Create, Read, Update, Delete)。BookDao、AccountDao、TradeDAO、TradeItemDAO和UserDAO等分别处理对应实体类的数据库操作。 - BaseDao作为基础Dao实现,提供通用方法,而具体的实现则依赖于DBUtils提供的工具类。 8. **UI界面设计**: - 首页、中间页和末页的设计可能涉及到JSP页面的布局,但具体截图未给出。首页可能只有当前页的数据,上一页和下一页链接通常在每页底部。 9. **数据表设计**: - 数据库表结构如account、userInfo、book、trade和tradeItem等,需要合理设计字段以支持上述功能需求。 10. **环境搭建与配置**: - 搭建环境包括安装Java、Web服务器(如Tomcat)、数据库以及必要的JAR包。配置文件中会包含数据库连接信息、JSTL和C3P0的相关配置。 这个JavaWeb案例展示了如何运用MVC模式开发一个网上书城,涵盖了前后端分离、数据库操作、事务管理、Ajax交互以及基础的Web开发配置等多个方面,是学习和理解JavaWeb开发实践的实用示例。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行