struts2 在Action中访问WEB资源

本文介绍了在Struts2框架中Action类如何访问Web资源。Action类需遵循特定规则,并可通过多种方式访问资源,如使用ActionContext、实现特定接口及通过ServletActionContext等。

在Action中访问WEB资源

           action VS Action类

action: 应用程序可以完成的每一个操作. 例如: 显示一个登陆表单; 把产品信息保存起来
Action类: 普通的 Java 类, 可以有属性和方法, 同时必须遵守下面这些规则:
属性的名字必须遵守与 JavaBeans 属性名相同的命名规则. 属性的类型可以是任意类型. 从字符串到非字符串(基本数据库类型)之间的数据转换可以自动发生
必须有一个不带参的构造器
至少有一个供 struts 在执行这个 action 时调用的方法
同一个 Action 类可以包含多个 action 方法.
Struts2 会为每一个 HTTP 请求创建一个新的 Action 实例


           访问web资源的方式
  1. 与Servlet API 解耦的访问方式  (Struts2 对 HttpServletRequest, HttpSession 和 ServletContext 进行了封装, 构造了 3 个 Map 对象来替代这 3 个对象,在 Action 中可以直接使用 HttpServletRequest, HttpServletSession, ServletContext 对应的 Map 对象来保存和读取数据. )

    • 通过ActionContext方法获取实例对象:
    ActionContext actionContext = ActionContext.getContext();
    Map<String, Object> session = actionContext.getSession();
    • 通过实现ApplicationAware、RequestAware以及SessionAware接口等:
    public class TestAwareAction implements ApplicationAware, SessionAware, RequestAware{ 
    
    private Map<String, Object> application;
    
    @Override
    public void setApplication(Map<String, Object> application) {
        this.application = application;
    }
    
    
    private Map<String, Object> session;
    
    @Override
    public void setSession(Map<String, Object> session) {
        this.session = session;
    }
    
    private Map<String, Object> request;
    
    @Override
    public void setRequest(Map<String, Object> request) {
        this.request = request;
    }}
  2. Servlet API耦合的访问方式

    • 通过ServletActionContext直接获取HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext 原生Servlet API对象。
    HttpServletRequest servletRequest = ServletActionContext.getRequest()
    • 通过实现ServletContextAware, ServletRequestAware接口。
    public class TestAwareAction implements ServletContextAware, ServletRequestAware{
    
    private HttpServletRequest  servletRequest;
    
    @Override
    public void setServletRequest(HttpServletRequest servletRequest) {
        this.servletRequest = servletRequest;
    }
    
    private ServletContext servletContext;
    
    @Override
    public void setServletContext(ServletContext servletContext) {
        this.servletContext = servletContext;
    }
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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