struts2防止重复提交

本文介绍Struts2中如何通过token拦截器防止表单重复提交。具体包括配置struts.xml中的拦截器、指定需要拦截的方法及在表单中加入<s:token/>标签等步骤。

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         struts2的防止重复提交 也使用到了 token (令牌机制),并且使用到了struts2 的一个叫token 的过滤器

 

 

使用方法: 看看我们项目的例子

 

1. 首先在struts的配置文件中 给你的action 加上 token 过滤器

 

 

 

 <!-- 用户 -->
		 <action name="user" class=" ">
			<!-- 用户列表 -->
			<result name="userList">/page/user/userlist.jsp</result>
			<!-- 添加用户 -->
				<result name="add">/page/success.jsp</result>
			<!-- 删除用户 -->
			<result name="del">user!queryAll.action</result>	
			<!-- 转向修改用户信息 -->
			<result name="toUpdate">/page/user/updateuser.jsp</result>
			<!-- 转向添加用户页面 -->
			<result name="toAdd">/page/user/adduser.jsp</result>
			
			<!-- 防止重复提交 -->
			<result name="invalid.token">/page/error.jsp?message=重复提交</result>  
			<interceptor-ref name="defaultStack"/>
     		<interceptor-ref name="token">
     			 <param name="includeMethods">addUser</param> 
     		</interceptor-ref>
     		
		</action>

 

注意:

a.includeMethods  指定 需要拦截的方法   excludeMethods 指定 不需要拦截的方法 ,多个方法使用 逗号分隔

 

b. 当 拦截器拦截到 当发生重复提交的action 时候 会跳转到 invalid.token 指定的页面

 

c. 为了使用 统一的错误页面,在错误页面上接受到 message 参数的值 可以在 error.jsp 使用 ${param['message']}

 

 

 2. 在提交页面的 form 中增加 <s:token/>  标签  ,需要在页面 中加上

 

<%@ taglib uri="/struts-tags" prefix="s"%>

 

 

 上面的拦截器是局部的拦截器,只对 UserAction 有效,下面 看看我们项目中的全局拦截器的配置例子:

 

 

 

<package name="user" extends="struts-default">
	
		<!-- 用户登录超时过滤器 -->
		<interceptors>
			<!-- 自定义session超时过滤器 -->
			<interceptor name="login"  class="cn.com.xinli.ump.webapp.filter.SessionTimeOutFilter"/>
			<!-- 过滤器堆栈 -->
			<interceptor-stack name="myStack">
				<!-- 缺省过滤器 -->
				<interceptor-ref name="defaultStack"/>
				<!-- session超时过滤器 -->
				<interceptor-ref name="login"/>
				<!-- 重复提交过滤器 -->
     		<interceptor-ref name="token">
     			 <param name="includeMethods">addUser</param> 
     		</interceptor-ref>
			</interceptor-stack>
		</interceptors>
		<!-- 设置默认顾虑器 -->
		<default-interceptor-ref name="myStack"/>

 

 

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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