Struts入门配置

      Struts采用web.xml和struts-config.xml两个基于XML的配置来配置应用。其中web.xml是Web应用的描述文件,struts-config.xml是struts应用专有的配置文件。

      一、在web.xml中配置struts应用

            1.配置servlet,一般情况如下:

 

<servlet>
  	<!-- 配置ActionServlet -->
    <servlet-name>action</servlet-name>
    <servlet-class>org.apache.struts.action.ActionServlet</servlet-class>
    <!-- struts配置文件的初始化参数 -->
    <init-param>
      <param-name>config</param-name>
      <param-value>/WEB-INF/struts-config.xml</param-value>
    </init-param>
    <init-param>
      <param-name>debug</param-name>
      <param-value>3</param-value>
    </init-param>
    <init-param>
      <param-name>detail</param-name>
      <param-value>3</param-value>
    </init-param>
    <load-on-startup>0</load-on-startup>
  </servlet>

             2.配置servlet-mapping,与上面的servlet对应:

  <servlet-mapping>
    <servlet-name>action</servlet-name>
    <url-pattern>*.do</url-pattern>
  </servlet-mapping>

             以上配置表明凡是由.do结尾的请求都交由ActionServlet类来处理。

      二、配置struts-config.xml

            1.struts-config.xml最基本的结构:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE struts-config PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 1.2//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts-config_1_2.dtd">

<struts-config>
  <!-- 用于配置应用所需的数据源 -->
  <data-sources />
  <!-- 用于配置ActionFormBean -->
  <form-beans />
  <!-- 用于配置异常处理 -->
  <global-exceptions />
  <!-- 用于声明全局的转发关系 -->
  <global-forwards />
  <!-- 用于配置从特定请求到相应的Action的映射 -->
  <action-mappings />
  <!-- 配置本地化消息文本 -->
  <message-resources parameter="com.yourcompany.struts.ApplicationResources" />
</struts-config>

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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