springmvc中forward和redirect

本文详细解析了SpringMVC框架中的两种主要跳转方式:forward(转发)和redirect(重定向)。通过示例代码说明了两者之间的区别,包括它们如何影响请求属性的传递及浏览器地址栏的变化。

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springmvc中forward和redirect

一、跳转

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import  javax.servlet.http.HttpServletRequest; 
import  javax.servlet.http.HttpServletResponse; 
import  org.springframework.stereotype.Controller; 
import  org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; 
   
@Controller 
public  class  Login{ 
       
         /**转发**/ 
     @RequestMapping ( "/login.do"
     public  String login(HttpServletRequest request,HttpServletResponse   response){ 
         request.setAttribute( "message" "hello" ); 
         return  "forward:/index.do" ;   //forward在跳转后可以取到message值 
    
     @RequestMapping ( "/index.do"
     public  String index(HttpServletRequest request,HttpServletResponse   response){ 
         return  "welcome"
    
       
     /**重定向**/ 
     @RequestMapping ( "/logout.do"
     public  String logout(HttpServletRequest request,HttpServletResponse   response){ 
         request.setAttribute( "message" "hello" ); 
         return  "redirect:/register.do" ;   //redirect在跳转后无法取到message值 
    
     @RequestMapping ( "/register.do"
     public  String register(HttpServletRequest request,HttpServletResponse   response){ 
         return  "register"
    

  另外forward跳转后地址栏URL不会改变 而redirect会改变

二、传参

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@RequestMapping (value =  "update" , method = RequestMethod.POST)
     public  String update( @Valid  @ModelAttribute ( "user" ) User user,
                              RedirectAttributes redirectAttributes) {
         accountService.updateUser(user);
         redirectAttributes.addFlashAttribute( "message" "更新用户"  + user.getLoginName() +  "成功" );
         return  "redirect:/admin/user" ;
     }

  为了防止用户刷新重复提交,save操作之后一般会redirect到另一个页面,同时带点操作成功的提示信息。因为是Redirect,Request里的attribute不会传递过去,如果放在session中,则需要在显示后及时清理,不然下面每一页都带着这个信息也不对。Spring在3.1才提供了这个能力,原理是放到session中,session在跳到页面后马上移除对象。所以你刷新一下后这个值就会丢掉。

道,可道,非常道;名,可名,非常名
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数训练时间;③ 提高模型的稳定性泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例注释,便于理解二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展维护。此外,项目还提供了多种评价指标可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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