搭建SSH框架之配置Struts2

本文详细介绍了Struts2框架的基本配置流程,包括struts.xml文件的创建与配置、Struts2自动提示设置及web.xml中过滤器的配置方法。

1、新建struts.xml文件

    选中项目名后,点击右键new一个XML(Basic Templates)

    File name 输入struts.xml,然后点击finish即可。

2、配置struts.xml头文件

    Struts包解压后,找到struts-2.3.4.1\src\core\src\main\resources\struts-default.xml

Copy下面这一段代码即可:

        <!DOCTYPE struts PUBLIC

            "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"

            "http://struts.apache.org/dtds/struts-2.3.dtd">

3Struts2自动提示配置

    1、进入:Windows -> Preferences -> MyEclipse -> Files and Editors -> XML -> XML Catalog

    2、选择:选中“User Specified Entries”,点击“Add”按钮

       location:

File System按钮浏览文件文件为止为:struts-2.0.14-all\struts-2.0.14\src\core\src\main\resources\struts-2.0.dtd 选中打开

       Key Type:

          选择URL

       Key:

          输入[url]http://struts.apache.org/dtds/struts-2.0.dtd[/url]

     3、点击OK

4、配置Strutsweb.xml文件

打开web.xml文件后,将下面代码Copy进去即可:

<!-- Struts2的过滤器配置-->

<filter>

    <filter-name>struts2</filter-name>

    <filter-class>

org.apache.struts2.dispatcher.ng.filter.StrutsPrepareAndExecuteFilter

</filter-class>

</filter>

<filter-mapping>

    <filter-name>struts2</filter-name>

    <url-pattern>/*</url-pattern>

    </filter-mapping>

其中,<filter-name>的名字是自定义的,但必须与下面的<filter-name>保持一致;

<filter-class>这个类可以在Referenced Libraries下找到struts2-core-2.3.4.1.jar

下面的org.apache.struts2下面的dispatcher下面的ng下面的filter下面的StrutsPrepareAndExecuteFilter类即可,

 

其中,右键选中这个类以后点击Copy Qualified Name 即可将其完整路径Copy下来。

至此,关于Struts文件的配置就ok!

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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