Struts2 Validation

本文介绍了Struts2中的两种验证方法:实现Validateable接口和使用注解或配置文件。讨论了它们的局限性,即无法针对不同方法提供不同的验证逻辑,并提出了一种通过业务逻辑自定义验证的方式。
Struts2 Validation有两种方式: 第一种,实现Validateable接口,validate方法;一般我们Action extends ActionSupport,重写validate即可。 第二种,通过Annotation(好像在2.1版本后不推荐了,详见 http://struts.apache.org/2.x/docs/validation-annotation.html)或validation.xml配置方式实现。 实现机制是,默认拦截器中有个前置拦截器validation interceptor,会执行上面的验证,在拦截器栈的最后有个workflow拦截器,如果有验证错误的话,直接跳转到错误页面(默认是INPUT页面,也可以通过InputConfig Annotation配置),不执行Action的业务逻辑。 设计的想法是很好,但是目前有个问题就是(楼主也提到些),这两种方式只能对所有方法实现相同的validate。不能区分不同的方法,不同的验证。 目前我想到的一个折中的实现方式是,自己通过业务方法实现业务逻辑验证,把错误通过addActionError/addFieldError保存起来,直接跳转到错误界面,通过<actionerror></actionerror>和<fielderror></fielderror>标签显示错误信息。 大家觉得这方式怎样?有什么优劣?
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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