在项目中使用Struts2的基本步骤

本文详细介绍了如何使用Struts2框架搭建一个简单的Web应用程序。包括配置web.xml和struts.xml文件,添加Struts2类包,编写Action和JSP文件等步骤。

一、在web.xml中进行相应的配置

加载Struts2的核心控制器FilterDispatcher,即配置FilterDispatcher类:

   

   
  
    	
  
    
  	
     
  	
     
      struts2
     
  	
     
      org.apache.struts2.dispatcher.FilterDispatcher
     
  
    
  
    
  	
     
  	
     
      struts2
     
  	
     
      /*
     
  
    
  
    
  
    
    
     
      HelloWorld.jsp
     
  
    

   

二、编写struts.xml文件


   


   
	
    
		
     
			
      
       /success.jsp
      
			
      
       error.jsp
      
		
     
	
    

   

三、添加Struts2中的所有类包

官网地址: http://struts.apache.org/
把类包添加到WEB-IN/lib下即可

四、编写Action文件

根据自己项目编写,action文件即是一个普通的类。下面附上一个例子:
package edu.hdu.javaee.struts;

public class HelloWorld {
	private String username;
	private String password;
	
	public String getUsername() {
		return username;
	}
	
	public String getPassword() {
		return password;
	}
	
	public void setUsername(String username) {
		this.username = username;
	}
	
	public void setPassword(String password) {
		this.password = password;
	}
	
	public String execute() {
		if(this.getUsername().equals("Tom") && this.getPassword().equals("123")) {
			return "success";
		} else {
			return "error";
		}
	}
}

五、编写JSP文件

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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