struts2_大纲02_访问Web页面元素

本文介绍了在Struts2框架中四种不同的方法来访问Web元素如request、session及application。包括通过容器获取Map类型元素、使用IoC依赖注入、直接获取标准的HTTP对象等方法。
访问Web元素:request,session,application,HttpServletRequest,HttpSession,ServletContext
  *方式一:
  依赖于容器获取Map类型的request,session,application
<>在action中定义:private Map request;
 private Map session;
         private Map application;
<>可以在构造器里面或者其他地方用一下方法获取这三个元素:
request = (Map)ActionContext.getContext().get("request");
session = ActionContext.getContext().getSession();
application = ActionContext.getContext().getApplication();
 [Debug]里面的Action Context中可以查看到
<>我们获取的虽然都是Map,但是我们通过put方法将键值对存入Map之后,struts2
 会帮助我们和HttpRequest对象建立起联系,将值存入HttpRequest对象  
<>前台页面访问形式:<s:property value="#request.key"/>
 如果用<s:property value="#attr.key"/>可访问这三个对象中的值


  *方式二:
    IoC获取Map类型的request,session,application
    IoC-Inverse of Control控制反转
    DI-Dependency Injection依赖注入
  <>action类中实现三个接口:RequestAware,SessionAware,ApplicationAware
   让action知道这三个对象的存在,并且要实现三个方法;
  2>在action中定义三个Map,加上范型:
  private Map(String,Object) request;
private Map session;
private Map application;

  *方式三:
    依赖于容器获取HttpServletRequest,HttpSession,ServletContext对象
  <>在Action类中声明三个属性:
  private HttpServletRequest request;
  private HttpSession session;
  private ServletContext application;
  <>用如下方法可以获得这三个对象:
  request = ServletActionContext.getRequest();
  session = request.getSession();
  application = session.getServletContext();




private HttpServletRequest request;
private HttpSession session;
private ServletContext application;

public LoginAction3() {
request = ServletActionContext.getRequest();
session = request.getSession();
application = session.getServletContext();
}

public String execute() {
request.setAttribute("r1", "r1");
session.setAttribute("s1", "s1");
application.setAttribute("a1", "a1");
return SUCCESS; 
}

 
  *方式四:
  IoC获取HttpServletRequest,HttpSession,ServletContext对象
  1>Action类实现ServletRequestAware接口,实现接口中的方法
  2>在Action中定义:
  private HttpServletRequest request;
  private HttpSession session;
  private ServletContext application;


            public String execute() {
request.setAttribute("r1", "r1");
session.setAttribute("s1", "s1");
application.setAttribute("a1", "a1");
return SUCCESS; 
}
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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