Spring MVC入门

本文深入浅出地介绍了SpringMVC框架的概念与运行流程,详细解释了从用户请求到视图渲染的整个过程,包括DispatcherServlet的作用、映射处理器如何工作、处理器执行以及视图解析器的功能。

Spring MVC入门

一、概念:
Spring MVC属于SpringFrameWork的后续产品,已经融合在Spring Web Flow里面。
Spring MVC是一个基于MVC的web框架,Spring MVC 分离了控制器、模型对象、过滤器以及处理程序对象的角色,这种分离让它们更容易进行定制。

二、基础的MVC运行:
在这里插入图片描述
三、Spring MVC运行:
在这里插入图片描述
总结:
我就说一下他们的大概运行流程:
首先用户发起请求给我们的DispatcherServlet(前端控制器)也是我们SpringMVC的核心,随后在发送给我们的映射处理器(通过你在servlet中写的路径找到要执行的方法)交给我们的处理器(处理器执行改方法,返回一个ModelAndView),交给我们的视图解析器viewResolver解析,返回一个view,然后视图渲染,返回给用户观看。

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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