SpringMVC入门demo

本文介绍了在JavaEEweb应用中配置DispatcherServlet以处理SpringMVC请求,包括配置文件示例和使用注解装配Controller的方法,以及@RequestMapping的使用.

工作流程

image

demo使用

  • 配置文件配置DispatcherServlet

  • <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <!--更新版本为4.0-->
    <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee"
             xsi:schemaLocation="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee
                                    http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee/web-app_4_0.xsd"
             version="4.0" metadata-complete="true">
        <!--前端控制器 声明SpringMVC核心配置对象:DispatcherServlet-->
        <!--作用是接收所有用户的请求-->
        <servlet>
            <servlet-name>springmvc</servlet-name>
            <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
            <!--启动SpringMVC IoC容器(springmvc.xml)-->
            <init-param>
                <param-name>contextConfigLocation</param-name>
                <param-value>classpath:springmvc.xml</param-value>
            </init-param>
            <!--表示web容器启动时,启动当前对象(DispatcherServlet),值越小越先启动-->
            <load-on-startup>0</load-on-startup>
        </servlet>
        <servlet-mapping>
            <servlet-name>springmvc</servlet-name>
            <url-pattern>/</url-pattern>
        </servlet-mapping>
    </web-app>

注解装配Controller,并设置请求映射路径@RequestMapping

  • package com.tobie.hello;
    
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.springframework.stereotype.Controller;
    import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
    import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;
    
    
    /**
     * @author Tobieance
     * @description 第一个SpringMvc程序
     * @date 2023-09-12 16:00
     * @Controller 将HelloController实例放入IoC容器(控制反转)
     * @RequestMapping 所有方法共享url前缀
     */
    @Controller
    @RequestMapping("/user")
    public class HelloController {
        /**
         * 表示url地址和方法的映射关系,如果与用户页面请求匹配,DispatcherServlet将页面请求转发给该方法
         *
         * @return {@link ModelAndView}
         */
        @RequestMapping("/hello.do")
        public ModelAndView hello(){
            ModelAndView modelAndView=new ModelAndView();
            modelAndView.setViewName("/WEB-INF/view/hello.jsp");
            modelAndView.addObject("msg","这是第一个Spring MVC程序");
            return modelAndView;
        }
    }
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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