struts1 和 2的区别。没用过struts1还真不知道啊

PyTorch生成式人工智能(25)——基于Transformer实现机器翻译 不同于循环神经网络 (RNN) 按顺序处理数据,Transformer 以并行的方式处理输入数据(例如句子)。这种并行处理提高了效率,但并未使其能够识别输入的顺序。为了解决这个问题,Transformer 向输入的词嵌入中添加了位置编码。这些位置编码是分配给输入序列中每个位置的独特向量,其维度与输入词嵌入对齐。本节将以英语到法语的翻译为例,通过介绍如何训练 Transformer 模型将英语句子转换为法语,深入理解 Transformer 的架构及自注意力机制的运作方式。 阅读详情
 

Action 类:
? Struts1要求Action类继承一个抽象基类。Struts1的一个普遍问题是使用抽象类编程而不是接口。
? Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts2提供一个ActionSupport基类去实现 常用的接口。Action接口不是必须的,任何有execute标识的POJO对象都可以用作Struts2的Action对象。

线程模式:
? Struts1 Action是单例模式并且必须是线程安全的,因为仅有Action的一个实例来处理所有的请求。单例策略限制了Struts1 Action能作的事,并且要在开发时特别小心。Action资源必须是线程安全的或同步的。
? Struts2 Action对象为每一个请求产生一个实例,因此没有线程安全问题。(实际上,servlet容器给每个请求产生许多可丢弃的对象,并且不会导致性能和垃圾回收问题)

Servlet 依赖:
? Struts1 Action 依赖于Servlet API ,因为当一个Action被调用时HttpServletRequest 和 HttpServletResponse 被传递给execute方法。
? Struts 2 Action不依赖于容器,允许Action脱离容器单独被测试。如果需要,Struts2 Action仍然可以访问初始的request和response。但是,其他的元素减少或者消除了直接访问HttpServetRequest 和 HttpServletResponse的必要性。

可测性:
? 测试Struts1 Action的一个主要问题是execute方法暴露了servlet API(这使得测试要依赖于容器)。一个第三方扩展--Struts TestCase--提供了一套Struts1的模拟对象(来进行测试)。
? Struts 2 Action可以通过初始化、设置属性、调用方法来测试,“依赖注入”支持也使测试更容易。

捕获输入:
? Struts1 使用ActionForm对象捕获输入。所有的ActionForm必须继承一个基类。因为其他JavaBean不能用作ActionForm,开发者经常创建多余的类捕获输入。动态Bean(DynaBeans)可以作为创建传统ActionForm的选择,但是,开发者可能是在重新描述(创建)已经存在的JavaBean(仍然会导致有冗余的javabean)。
? Struts 2直接使用Action属性作为输入属性,消除了对第二个输入对象的需求。输入属性可能是有自己(子)属性的rich对象类型。Action属性能够通过 web页面上的taglibs访问。Struts2也支持ActionForm模式。rich对象类型,包括业务对象,能够用作输入/输出对象。这种 ModelDriven 特性简化了taglib对POJO输入对象的引用。

表达式语言:
? Struts1 整合了JSTL,因此使用JSTL EL。这种EL有基本对象图遍历,但是对集合和索引属性的支持很弱。
? Struts2可以使用JSTL,但是也支持一个更强大和灵活的表达式语言--"Object Graph Notation Language" (OGNL). 

绑定值到页面(view):
? Struts 1使用标准JSP机制把对象绑定到页面中来访问。
? Struts 2 使用 "ValueStack"技术,使taglib能够访问值而不需要把你的页面(view)和对象绑定起来。ValueStack策略允许通过一系列名称相同但类型不同的属性重用页面(view)。
  
类型转换:
? Struts 1 ActionForm 属性通常都是String类型。Struts1使用Commons-Beanutils进行类型转换。每个类一个转换器,对每一个实例来说是不可配置的。
? Struts2 使用OGNL进行类型转换。提供基本和常用对象的转换器。

校验:  
? Struts 1支持在ActionForm的validate方法中手动校验,或者通过Commons Validator的扩展来校验。同一个类可以有不同的校验内容,但不能校验子对象。
? Struts2支持通过validate方法和XWork校验框架来进行校验。XWork校验框架使用为属性类类型定义的校验和内容校验,来支持chain校验子属性 

Action执行的控制:
? Struts1支持每一个模块有单独的Request Processors(生命周期),但是模块中的所有Action必须共享相同的生命周期。
? Struts2支持通过拦截器堆栈(Interceptor Stacks)为每一个Action创建不同的生命周期。堆栈能够根据需要和不同的Action一起使用。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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莫欺少年穷
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