Java开发:ModelDriven与Preparable拦截器解析

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"尚硅谷关于ModelDriven和Preparable拦截器的教程文档" 在Java Web开发中,尤其是使用Struts2框架时,我们经常会遇到Action类中包含大量与业务逻辑相关的属性,这导致代码冗余且不易维护。为了提高代码的模块化和可读性,我们可以利用Struts2提供的拦截器(Interceptors)来实现更加优雅的编程方式。本资源主要介绍了ModelDriven和Preparable两个拦截器的使用,它们可以帮助我们更好地管理和操作业务数据。 1. **ModelDriven拦截器**: ModelDriven接口是Struts2提供的一种设计模式,用于将Action类与业务对象(通常称为Model或JavaBean)解耦。在不使用ModelDriven拦截器时,Action类需要直接包含业务属性,而ModelDriven可以将这些属性封装到单独的JavaBean中。通过实现ModelDriven接口,Action类只需要声明对JavaBean的引用,并在`getModel()`方法中返回该JavaBean的实例。这样,当请求到达Action时,ModelDriven拦截器会自动将JavaBean压入值栈,params拦截器随后将表单数据注入到JavaBean中,减少了Action类的代码量,提高了代码的复用性和可读性。 2. **Preparable拦截器**: Preparable接口是另一个有助于优化业务处理的Struts2拦截器。它的主要作用是在Action执行之前预处理一些任务,比如初始化业务对象的状态。在传统的Action实现中,这些准备工作通常在Action的`execute()`方法中完成,而使用Preparable拦截器可以将这些初始化操作移到专门的方法中,如`prepare()`,使得代码结构更清晰。当Action实现了Preparable接口并重写了`prepare()`方法,Preparable拦截器会在Action执行之前调用这个方法,确保数据准备就绪。 3. **实践应用**: - 在Action类中,声明对应JavaBean类型的变量,例如`private User user;` - 实现`ModelDriven<User>`接口,这样Action类就会自动关联到User类型的JavaBean。 - 重写`getModel()`方法,返回`user`对象,如`return user;` - 修改Action方法,使用泛型参数指定JavaBean类型,例如`public String add(User user) {...}` 和 `public String update(User user) {...}` - 如果需要在执行Action前进行数据准备,实现`Preparable`接口,重写`prepare()`方法,这里可以初始化JavaBean的属性或者执行其他预处理操作。 通过结合使用ModelDriven和Preparable拦截器,我们可以使Action类更加专注于业务逻辑,减少代码重复,提高代码的可读性和可维护性,同时增强了代码的模块化。尚硅谷的这份教程文档详细介绍了这两种拦截器的原理和使用方法,是学习和理解Struts2高级特性的宝贵资源。
2024-09-05 上传
,发送类别,概率,以及物体在相机坐标系下的xyz.zip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
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
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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