struts2拦截器



jsp拦截器的设置


1,继承:extends AbstractInterceptor 


	public String intercept(ActionInvocation invo) throws Exception {


2,获取:	//获取当前的方法名
		String name=invo.getProxy().getMethod();
		
		//存储在拦截器中的session
		ServletActionContext.getRequest().getSession().setAttribute("login",login); 


		//获取存在session中的名字
		
		String sessionname=(String) ServletActionContext.getRequest().getSession().getAttribute("login"); 
		
		//是否放行
		String result=invo.invoke();


3,配置


配置拦截器的类路径
<interceptors>


<interceptor name="lanjieqi" class="com.yhjf.Lanjieqi.StuLanjieqi">
</interceptor>
</interceptors>


定义拦截器使用的类
<interceptor-ref name="lanjieqi"></interceptor-ref>


将拦截器设置成默认的


<default-interceptor-ref name="lanjieqi">




将自己设置的拦截器加到系统拦截器中,该用法是用于防止将返回值true被拦截器拦截成false
<interceptors>




<interceptor name="loginlanjieqi" class="com.scme.Lanjieqi.LoginLanjieqi"></interceptor>

<interceptor-stack name="jihe">

<interceptor-ref name="loginlanjieqi"></interceptor-ref>

<interceptor-ref name="defaultStack"></interceptor-ref>

</interceptor-stack>

</interceptors>





在用拦截器的时候  可能会把数据拦截掉,这时候我们就需要用其他方法了
列子:
<span style="white-space:pre">	</span><package name="interceptor" extends="struts-default">
<span style="white-space:pre">		</span><interceptors>
                                <!--  class  就是 自定义的拦截器 -->
<span style="white-space:pre">			</span><interceptor name="auto"
<span style="white-space:pre">				</span>class="com.scme.InterCeptor.AuthorityInterceptor"></interceptor>
<span style="white-space:pre">	</span><!-- 防止页面传入的值被拦截器 拦调了  就把系统拦截器 和 自己定义的拦截器 组合   这样就行了-->
<span style="white-space:pre">			</span><interceptor-stack name="jihe">
<span style="white-space:pre">				</span><interceptor-ref name="auto"></interceptor-ref>
<span style="white-space:pre">				</span><interceptor-ref name="defaultStack"></interceptor-ref>
<span style="white-space:pre">			</span></interceptor-stack>
<span style="white-space:pre">		</span></interceptors>
                         <!--制定默认拦截 -->
<span style="white-space:pre">		</span><default-interceptor-ref name="jihe"></default-interceptor-ref>
<span style="white-space:pre">		</span><action name="cs" class="com.Action.Ceshi">
<span style="white-space:pre">		</span></action>
<span style="white-space:pre">	</span></package>








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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值