Struts2配置文件说明

本文深入解析Struts2框架的配置文件,从web.xml到struts-default.xml,逐一介绍如何配置StrutsPrepareAndExecuteFilter、理解struts2.xml的核心作用、解释struts-default.xml的功能以及struts.properties的用途。

Struts2配置文件的说明

一,web.xml

主要完成对StrutsPrepareAndExecuteFilter的配置(在以前的版本中是对FilterDispatcher配置,新版本同样支持用FilterDispatcher配置),它的实质是一个过滤器,它负责初始化整个Struts框架并且处理所有的请求。这个过滤器可以包括一些初始化参数,有的参数指定了要加载哪些额外的xml配置文件,还有的会影响struts框架的行为。除了StrutsPrepareAndExecuteFilter外,Struts还提供了一个ActionContexCleanUp类,它的主要任务是当有其它一些过滤器要访问一个初始化好了的struts框架的时候,负责处理一些特殊的清除任务。

 

二,struts2.xml

框架的核心配置文件就是这个默认的struts.xml文件,在这个默认的配置文件里面我们可以根据需要再包括其它一些配置文件。在通常的应用开发中,我们可能想为每个不同的模块单独配置一个struts.xml文件,这样也利于管理和维护。这也是我们要配置的主要文件。

 

 

<!-- 指定WEB应用的编码集,相当于调用HttpServletRequest.setCharacterEncodint方法,如果使用了velocityfreemarker,它也用于指定输出的编码格式 -->

    <constant name="struts.i18n.encoding" value="UTF-8" />

    <!-- 指定请求后缀为.action,指定多个请求后缀用逗号分隔 -->

    <constant name="struts.action.extension" value="action" />

    <!--设置浏览器是否缓存静态内容,建议:开发阶段关闭,运行时开启  -->

    <constant name="struts.serve.static.browserCache" value="false" />

    <!--struts.xml配置文件修改后,系统是否重新加载该文件,开发阶段打开此功能  -->

    <constant name="struts.configuration.xml.reload" value="true" />

    <!--  开发提示:出错时打印更详细的信息-->

    <constant name="struts.devMode" value="true" />

<!-- 指定请求的后缀可以是.do.action -->

    <constant name="struts.action.extension" value="do,action" />

三,struts-default.xml

此文件是struts2框架默认加载的配置文件,它定义了struts2一些核心bean和拦截器,它会自动包含(included)struts.xml文件中(实质是通过<package  extends="struts-default">),并为我们提供了一些标准的配置。我们可以在struts2-core.jar中找到这个文件。

 

四,struts.properties

Struts框架使用了很多属性,我们可以通过改变这些属性来满足我们的需求。要改变这些属性,只需在struts.properties文件中指定属性的keyvalue即可。属性文件可以放在任何一个包含在classpath中的路径上,但是通常我们都把它放在/WEB-INF/classes目录下面。我们可以在struts-default.properties文件中找到一个属性的列表。

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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