struts2简单数据验证

本文介绍了一个使用Struts2框架实现的简单用户验证功能。通过定义UserAction类继承自ActionSupport,并覆盖add方法来完成验证逻辑。如果用户名不是'admin',则通过addFieldError方法返回错误信息。

import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport;

public class UserAction extends ActionSupport {
	
	private String name;
	public String add() {
		if(name == null || !name.equals("admin")){
			this.addFieldError("name","name is error");
			return ERROR;
		
		}
		
		System.out.println("name=" + name);
		return SUCCESS;
	}
	public String getName() {
		return name;
	}
	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}
	
	
	
}


jsp页面引入struts标签获得错误信息


头部加入

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


取得错误信息

<s:fielderror fieldName="name" theme="simple"></s:fielderror>


调试标签

<s:debug></s:debug>



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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