14、Struts2 异常处理与文件上传全解析

Struts2 异常处理与文件上传全解析

1. 异常处理概述

在应用程序中,异常的出现可能源于多种原因和不同的情况。一般来说,异常可以分为以下几类:
- 意外事件发生或资源访问出现问题,用户必须等待问题解决(通常由管理员处理)才能继续操作。
- 异常用于改变用户的工作流程。
- 可以通过与用户交互来恢复的错误。

不同的异常情况,其交互性和可恢复性程度也有所不同,有些情况可以完全控制,而有些则几乎无法处理。

需要注意的是,和 Struts2 的许多其他特性一样,异常映射是通过拦截器实现的。使用该功能时,要确保异常拦截器在动作的拦截器栈中。如果使用或扩展了预配置的拦截器栈,异常拦截器通常已经包含在内。

2. 意外错误处理

作为开发者,需要处理代码可能出现的所有结果。但有时仍会有意外情况发生,比如代码中的细微错误或使用的 API 未记录的“特性”。对于这种情况,能做的有限,通常只能向用户展示一个错误页面。好消息是,不需要在动作类中编写代码,也不需要为每个动作单独配置,而是可以在 struts.xml 配置文件中使用 global-results global-exception-mappings 标签进行全局定义。

以下是一个示例配置:

<package name="base-package" extends="struts-default" >
    <global-results>
       
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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