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struts2 图片相关知识

• Struts2框架 的核心原理（图示浅析）

  Struts2框架的核心原理图示浅析和配置文件作用 Mvc是java开发的核心策略。M-model（模型层），V-view（视图层，表示层），c-controller（控制层逻辑层）。 Inbernate封装的是持久层M的框架。 Struts2封装的就是控制层C的框架。 下图可以看到Struts2在mvc结构中的作用。 简单理解，就是控制层Struts.xml接受表现层xx.jsp文件的请求，调用相应的模型层实体类xx.java。然后再把实体类得到的信息返回，通过另一个xx.jsp文件展现出来。 下面的是专业的说法。   控制：如图大家可以看到有一个
• Taste Struts2

  一直都想学习一下struts...结果现在发现struts2是全新的，果断尝试struts2...2.2.3.1最精必要jar: commons-fileupload-1.2.2.jar  commons-io-2.0.1.jar  commons-lang-2.5.jar  commons-logging-1.1.1.jar  freemarker-2.3.16.jar  javassist-3.11.0.GA.jar  ognl-3.0.1.jar  struts2-core-2.2.3.1.jar  xwork-core-2.2.3.1.jar 另外：<a href="<a href="javascript :history.back(-1)">返回上一页</a>或<a href="javascript :;" onC
• Hibernate整合struts2学习项目笔记

  Struts与Hibernate整合 1.项目简介 答：(1)Struts2+Hibernate4实现简单的CRUD案例; （2）完成功能：后台登陆、学生表的增删改查; （3）环境：struts2+Hibernate4+Mysql6.0; 注意：CRUD是指在做计算处理时的增加(Create)、读取查询(Read)、更新(Update)和删除(Delete)几个单词的首字母简写。主要被用在描述软件系统中数据库或者持久层的基本操作功能; 2.Struts与Hibernate整合 答：详见下图：（1）配置struts2过滤器：（2）struts2的核心jar包：（3）struts2的模板获取及配置：（4）Hibern
• Struts2【与Spring整合】

  tags: Struts2 前言 本博文主要讲解Spring怎么与Struts2框架整合... Struts2和Spring的整合关键点： action对象交给Spring来创建 搭建环境 进入jar包 引入jar文件: 1）引入struts .jar相关文件 2）spring-core 相关jar文件 3）spring-web 支持jar包 spring-web-3.2.5.RELEASE.jar 【Spring源码】 struts2-spring-plugin-2.3.4.1.jar 【Struts源码】 写配置文件 struts.xml 【struts路径与action映射配置】 bean.xml 【spring ioc容器配置】 web.xml 【核心过滤器：

struts2 图片相关课程

• GD库实现图片水印与缩略图 本课程将带领大家通过PHP中的GD库巧妙的实现图片水印与缩略图功能，大家可以轻松掌握案例的实现思路，同时课程中也讲解了如何将此过程封装成类，可以进一步加深对面向对象的理解。

  讲师：BobWang 初级 18951人正在学习

• Android瀑布流图片显示 Android瀑布流图片显示

  讲师：ALABO 初级 9045人正在学习

• Android性能优化之图片优化 通过本次课可以学会图片优化的几种方法，解决Android面试中图片优化的相关问题，并且学会开发一个Android照片墙案例。

  讲师：nickcau 中级 6455人正在学习

struts2 图片相关教程

• 2.2 写入图片 写入图片方法，见下表。方法描述 add_picture（image_path_or_stream，width = None，height = None ）插入指定图片对应代码中访问，如下所示：from docx import Documentfrom docx.shared import Ptdocument.add_heading('慕课网简介', level=1)...省略部分代码document.add_picture('logo.jpg')document.add_picture('logo.jpg', Pt(20), Pt(30))document.save('info.docx')代码解释：add_picture () 方法为插入指定图片，并根据宽度和高度缩放。如果未指定宽度或高度，则图片以其原始尺寸显示。代码中共插入了 2 张 logo 图片，第一张没有设置宽度和高度即按原始尺寸插入，第二张根据指定的宽度和高度按比例缩放，参数 Pt 为 points 磅，与字号对应可以参考下图。执行完成后，info.docx 文档效果如下图所示。
• 2. 图片链接 我们如果是编写新闻类网站或者电商类网站，有一个需求是点击图片也可以跳转到对应的详情页面，这个时候就需要用到图片链接了。其实图片链接非常简单，我们只需要在 a 标签中嵌套一个 img 标签即可，这样就可以实现点击图片跳转网页了。
• 3.2 发送图片 from dingtalkchatbot.chatbot import DingtalkChatbotwebhook = "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=c01697dd3c97efecd727491693a2ead2d668e8c5dabeb0c3604f545821fc72b7"xiaoq = DingtalkChatbot(webhook)xiaoq.send_image(pic_url='https://www.imooc.com/static/img/column/icon.png')代码解释：通过 send_image () 方法发送图片，pic_url 为指定的图片地址，执行完成后，效果如下图所示。
• 3. 导出图片 工具栏组件的“图片导出”按钮可将图表导出为静态图片，支持 jpeg、png、svg 三种格式，可通过 toolbox.feature.saveAsImage 项进行配置，其中比较重要的配置项有：type：用于设定导出图片的格式，当 renderer = canvas 时，支持 jpeg、png，默认为 png；当 renderer = svg 时仅支持 svg 格式；name：导出的文件名，默认为配置项中的 title.text 值；excludeComponents：导出时需要忽略的组件列表，默认值为 [‘toolbox’]；pixelRatio：导出图片的分辨率。例如对于下述配置：1332导出效果：Tips：pixelRatio 定义导出图片的缩放比例，例如上例中图表容器的宽高为 style="width: 600px; height: 400px;"，若 pixelRatio = 1 则导出图片分辨率为 600x400；若pixelRatio = 2 则为 1200x800；若 pixelRatio = 0.5 则为 300x200。下限为 0，当数值超过 35 时，导出图片可能为空。除工具栏按钮外，开发者还可以通过 echartsInstance.getDataURL 接口将图表内容导出为 base64 串，该接口接受如下参数：(opts: { // 导出的格式，可选 png, jpeg, svg type?: string, // 导出的图片分辨率比例，默认为 1。 pixelRatio?: number, // 导出的图片背景色，默认使用 option 里的 backgroundColor backgroundColor?: string, // 忽略组件的列表 excludeComponents?: Array<string>,}) => string;结合 getDataURL 接口，下述代码片段同样可实现导出为本地图片文件功能：function saveAsImg(chart) { const img = chart.getDataURL({ backgroundColor: '#fff', excludeComponents: ['legend'], pixelRatio: 1, }); const anchor = document.createElement('a'); anchor.href = img; anchor.setAttribute('download', 'test.jpeg'); anchor.click();}导出效果：导出功能对 bmap 插件失效，无法导出百度地图层。
• 3. 自定义生成图片 在前面的学习之中，我们能输入的图片都是内置的图片或者数据集的图片。那么我们在这一小节便来学习一下如何将自己绘制的图片输入到 TensorBoard 之中。这里涉及到一定的绘图知识，因此我们不会绘制过于复杂的图片，我们会绘制一张简单的图片，然后将其输出到 TensorBoard 之中。首先我们要绘制出一张我们自定义的图片：import matplotlib.pyplot as pltimport iofigure = plt.figure()# 绘图x = [1, 2, 3, 4]y = [1.2, 2.5, 4.5, 7.5]plt.plot(x, y)在这张图片之中，我们简单地绘制了一条线段。然后我们便可以将其保存为 PNG 格式：# 定义缓存区buf = io.BytesIO()# 保存为png图片plt.savefig(buf, format='png')# 关闭画布plt.close(figure)buf.seek(0)然后我们将保存好的png图片转化为TensorFlow的图片格式：# 转化为TensorFlow的图片格式image = tf.image.decode_png(buf.getvalue(), channels=4)# 增添一维数据，表示Batchimage = tf.expand_dims(image, 0)最后我们便可以将图片输出到 TensorBoard 日志：with file_writer.as_default(): tf.summary.image("Own Image", image, step=0)然后我们便可以看到我们的图片的形式：
• 2.3 图片的样式 Markdown 本身没有为图片增加特殊的样式，如果我们需要特殊定义，可以通过 手动修改全局样式 <style> 实现。实例 3：圆形图片。#### 使图片圆角<style> img { border-radius: 50% !important; border: 30px solid #eee; }</style>其渲染结果如下：图片来源于网络，版权归原作者所有

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