SSH架构搭建详解:各层代码与环境配置

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"本文档详细介绍了SSH(Spring、Struts和Hibernate)架构的搭建过程,包括在Java Web开发环境中如何使用MyEclipse、MySQL和Tomcat进行配置与代码编写。首先,作者黄圣彪强调了开发环境的配置,如Windows XP Pro、MyEclipse 5.5.1 GA以及MySQL 5.0版本。为了SSH项目的顺利进行,他提到下载必要的依赖包,如commons-pool-1.4.jar和mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar,可以从指定FTP地址获取。 在SSH架构开发步骤中,首先是环境配置。这包括创建一个MySQL数据库,使用root权限登录并创建名为LoginDemo的数据库,接着创建一个user表,用于存储用户信息。然后,配置Tomcat服务器,通过Windows的Preferences设置,选择合适的版本,并指定Tomcat的安装路径。 接下来,环境配置中还包括设置数据库连接,使用DBBrowser工具新建连接,输入数据库用户名和密码,以及连接URL。作者还指导读者如何在MyEclipse中新建一个Web项目,命名为LoginDemo。 在项目中,按照Spring、Hibernate和Struts的依赖顺序,依次添加这些框架的相关库。对于Spring,需要勾选包括AOP、Core、ORM/DAO/Hibernate3、J2EE和Web在内的五个核心库。这一步确保了SSH框架在项目中的整合。 本文还提到了在Struts部分,虽然具体内容没有详细列出,但通常会涉及到Action、ActionForm和struts-config.xml的编写,这些都是Struts2框架的核心组件,用于处理HTTP请求和响应。 最后,文档简要提到了部署网站和测试,尽管这部分内容并未详述,但通常包括将应用打包成war文件,并将其部署到Tomcat服务器上,进行功能测试和性能优化。 这篇文档是针对初学者或有一定经验的开发者,提供了SSH架构搭建的基础指南,从环境配置到代码编写,帮助读者理解并实践SSH框架在Java Web开发中的应用。"
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