高分求用javaBean实现的目录树及在JSP页面中的调用实例

zsanhong 2003-03-27 10:22:02

最好是从数据库中取得数据来实现动态的目录树请发给zsanhong@hotmail.com

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GaoLun 2003-03-27

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树到是见了好几个可是都不是用 javaBean 实现的

zsanhong 2003-03-27

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up

zsanhong 2003-03-27

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大虾在哪？

zsanhong 2003-03-27

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有人有这种BEAN吗？愿意用电子书交换。

zsanhong 2003-03-27

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也行啊

在Java Web技术体系中，JSP与Servlet作为经典的服务端开发技术，是许多计算机专业毕业设计的核心选题方向。理解Model2分层架构（Servlet负责控制、JavaBean处理业务、JSP展示数据）是构建规范Web应用的基础。该架构通过将请求处理、业务逻辑与页面展示解耦，有效解决了传统Model1中代码混杂、维护困难的问题，在高校教学和企业轻量级项目中具有广泛的应用价值。针对毕业设计中的“家长教育系统”选题，从用户角色划分、亲子任务状态流转、成长档案上传等场景出发，可以完整实践JDBC数据库操作

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[坡道(ramp)] · 训练集：275 张 · 验证集：27 张 · 测试集：0 张 · 总计：302 张该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施，涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景，真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道，以及不同尺寸、结构和安装方式的实例，充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】【模型训练配置】参数 | 值模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备【关键指标汇总】训练了 33 个 epoch，最终轮指标：指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372，模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期，mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401，定位精度同样偏低。【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190，精度高于召回，存在一... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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