spring mvc配置主题和国际化

本文介绍如何在Spring MVC中配置ContextLoaderListener来避免找不到ApplicationContext的错误,并展示了如何使用主题配置和国际化资源文件实现动态切换主题及语言。

在web.xml 中需要加上ContextLoaderListener的监听器,否则在解析jsp的时候会报找不到ApplicationContext的错误。</span>

<listener>
    <listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
  </listener>
  <context-param>
    <param-name>contextConfigLocation</param-name>
    <param-value>classpath:spring-servlet.xml</param-value>
  </context-param>
配置主题:把theme.properties 放到classpath根目录下 其中配置logo=imgs/logo

在jsp中先加上spring 的标签库

<%@ taglib prefix="spring" uri="http://www.springframework.org/tags" %>

然后用
<spring:theme code='logo' />
即可取出logo的值

如果自定义的话,需要如下配置:

 <!-- 默认主题-->
    <bean id="themeResolver" class="org.springframework.web.servlet.theme.FixedThemeResolver">
        <property name="defaultThemeName" value="theme2" />
    </bean>
    <!-- 国际化 -->
    <bean id="messageSource" class="org.springframework.context.support.ResourceBundleMessageSource">
        <property name="basename" value="messages" />
    </bean>
    <mvc:interceptors>
        <mvc:interceptor>
            <mvc:mapping path="/*"/>
            <bean class="org.springframework.web.servlet.theme.ThemeChangeInterceptor">
                <property name="paramName" value="theme" />
            </bean>
        </mvc:interceptor>
    </mvc:interceptors>
但是注意, 不能用jsp直接访问,因为必须要过过滤器,而jsp不会过过滤器。

配置国际化

在springmvc 配置文件中加上以下配置

<bean id="messageSource" class="org.springframework.context.support.ResourceBundleMessageSource">
        <property name="basename" value="messages" />
    </bean>
即为引用前缀为messages的国际化配置文件 比如 messages_zh_CN.properties文件

然后在jsp中加上 

<spring:message code='logo' />
即可得到配置文件中logo的值

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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