turbine与struts

原创 于 2004-10-14 12:45:00 发布 · 897 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#struts #servlet #jsp #web

博客对比了Turbine和Struts。Turbine基于Servlet、面向服务，在Web页面布局上更灵活；Struts基于JSP、面向用例，配置相对简单。
  • 首先，Turbine是基于Servlet的，Struts是基于JSP的。
  • 其次，Turbine是面向服务的，Struts是面向用例的。
  • 还有，Turbine在Web页面布局方面更加灵活，Struts则在配置上相对简单。
firestone-sh
关注
利用Turbine的事件映射来扩展Struts的功能.doc
06-25
- 通过保持与Turbine相同的命名约定，使Turbine开发者更容易适应Struts。 6. **具体实现步骤**： - 首先定义表单字段与Action方法之间的映射规则，如`eventSubmit_CreatedoCreate`。 - 修改Struts的配置文件，...
Turbine框架详解：MVC架构与关键技术
Turbine在早期得到了一定的青睐，尤其是在EJB（Enterprise JavaBeans）尚未广泛普及，Struts还在发展初期的背景下。用户选择Turbine是因为其MVC架构，尽管当时存在不稳定性及大量bug，但活跃的社区和快速的更新频率...
JSF与Struts技术框架比较分析
Struts是Apache软件基金会的一个开源项目，最初是Apache Turbine项目的一部分，后来演变成一个独立的框架。Struts 1是最为广泛的使用版本，而Struts 2是基于WebWork的重构版本，虽然在某些方面进行了改进，但其核心...
不公开的压测案例，包含了登录， 订单投注等
12-26
不公开的压测案例
分布鲁棒基于Wasserstein距离的两阶段分布鲁棒简易模型对偶转化线性决策（Matlab代码实现）
12-26
【分布鲁棒】基于Wasserstein距离的两阶段分布鲁棒简易模型【对偶转化】【线性决策】（Matlab代码实现）
mfc高精度定时器精简版实例
12-26
开始按钮启动线程计时，计时过程中实时投递消息实时更新显示，达到输入时间时自动停止，支持高精度计时。
基于DeepLearning技术构建的学习者满意度预测模型项目_该项目整合了Git版本控制基础教程机器学习与深度学习核心算法解析PyTorch框架安装与实战应用指南_旨在通过系.zip
12-26
基于DeepLearning技术构建的学习者满意度预测模型项目_该项目整合了Git版本控制基础教程机器学习与深度学习核心算法解析PyTorch框架安装与实战应用指南_旨在通过系.zip
胎心率检测的新算法：分数阶演算方法.zip
12-26
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于双向DC-DC变换器的储能电池SOC充电+放电双模式Simulink仿真
12-26
基于双向DC-DC变换器的储能电池SOC充电+放电双模式Simulink仿真内容概要：本文介绍了基于双向DC-DC变换器的储能电池SOC（State of Charge，荷电状态）充电与放电双模式的Simulink仿真研究。该仿真模型实现了储能电池在不同工况下的充放电控制，通过调节双向DC-DC变换器的工作模式，实现对电池SOC的有效管理，确保系统能量的高效利用。文中重点展示了充放电切换逻辑、SOC估算方法及闭环控制策略的设计与实现，并通过Simulink平台进行建模与仿真验证，体现了系统在能量双向流动控制方面的稳定性与可靠性。; 适合人群：具备一定电力电子与自动控制基础知识，从事新能源、储能系统或电力系统仿真实践的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究储能系统中电池能量管理策略；②支撑微电网、电动汽车、可再生能源系统中的双向功率调节仿真需求；③为电池SOC控制算法开发与验证提供仿真平台。; 阅读建议：建议结合Simulink模型文件同步操作，重点关注双向变换器控制逻辑与SOC反馈环节的实现细节，可进一步拓展为多电池组或混合储能系统的仿真研究。
基于PyTorch-Forecasting和Prophet等先进时间序列预测库构建的深度学习与统计模型融合应用项目_整合长短时记忆网络时序卷积网络Transformer架构自.zip
12-26
基于PyTorch-Forecasting和Prophet等先进时间序列预测库构建的深度学习与统计模型融合应用项目_整合长短时记忆网络时序卷积网络Transformer架构自.zip
numberpuzzlemodels-数字拼图QZQ.zip-Android studio游戏源代码
12-26
numberpuzzlemodels-数字拼图QZQ-Android studio游戏源代码
huiyijian_titanic-survival-prediction_20056_1766579461532.zip
12-26
huiyijian_titanic-survival-prediction_20056_1766579461532.zip
knightzz1998_link-prediction-models_35940_1766578727832.zip
12-26
knightzz1998_link-prediction-models_35940_1766578727832.zip
基于Flask框架构建的智能对话系统项目_集成OpenAI大语言模型接口实现自然语言处理与交互功能_通过配置ChatOpenAI组件连接自定义大模型服务端并支持动态调整生成参数_旨.zip
12-26
基于Flask框架构建的智能对话系统项目_集成OpenAI大语言模型接口实现自然语言处理与交互功能_通过配置ChatOpenAI组件连接自定义大模型服务端并支持动态调整生成参数_旨.zip
心率变异性分析软件.zip
12-26
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
NLog用于记录log、发送邮件和将信息更新到数据库中
12-26
先看效果： https://pan.quark.cn/s/77dd55098708 Cloud Mail Serverless 响应式邮箱服务，支持邮件发送，可部署到Cloudflare平台 简体中文 | English 项目简介 只需要一个域名，就可以创建多个不同的邮箱，类似各大邮箱平台，本项目可部署到 Cloudflare Workers ，降低服务器成本，搭建自己的邮箱服务 项目展示 在线演示 部署文档 界面部署 功能介绍 低成本使用： 部署到 Cloudflare Workers 降低服务器成本 响应式设计：响应式布局自动适配PC和大部分手机端浏览器 邮件发送：集成resend发送邮件，支持群发，内嵌图片和附件发送，发送状态查看 ️ 管理员功能：可以对用户，邮件进行管理，RABC权限控制对功能及使用资源限制 附件收发：支持收发附件，使用R2对象存储保存和下载文件 邮件推送：接收邮件后可以转发到TG机器人或其他服务商邮箱 开放API：支持使用API批量生成用户，多条件查询邮件 数据可视化：使用echarts对系统数据详情，用户邮件增长可视化显示 个性化设置：可以自定义网站标题，登录背景，透明度 更多功能：正在开发中... 技术栈 前端框架：Vue3 + Element Plus Web框架：Hono ORM：Drizzle Serverless 平台： Cloudflare workers 邮件推送： Resend 缓存：Cloudflare KV 数据库：Cloudflare D1 文件存储：Cloudflare R2 赞助 许可证 本项目采用 MIT 许可证 交流 Telegram
心电图的心率变异性.zip
12-26
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【智能体开发】基于LLM的多智能体协作系统在计算机竞赛代码修复中的应用与实现
最新发布
12-26
内容概要：本文介绍了一个基于大语言模型（LLM）的多智能体协作代码修复系统，旨在提升计算机竞赛中代码调试与修复的效率。系统由Coder、Tester、Reviewer三种角色智能体组成，通过消息总线异步通信，结合编译器反馈、运行评测与反思总结，实现自动定位错误、生成补丁、并行验证与优化迭代。系统可对接DOMjudge等OJ平台，已在ICPC、OI模拟赛和线上马拉松赛事中应用，显著缩短调试时间，提高通过率。项目提供完整Python工程实现，涵盖提示工程、沙箱安全、本地LLM部署等关键技术。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉C++或Python，参与过算法竞赛或对智能体开发感兴趣的1-3年经验开发者或高校学生；尤其适合竞赛指导教师和技术教练。; 使用场景及目标：①在竞赛现场快速修复段错误、越界等问题，减少WA次数；②赛后批量分析学生错误代码，生成错因报告与修复建议；③实现自动化持续提交与性能调优；④探索LLM在真实编程任务中的协同机制与工程落地路径。; 阅读建议：此资源强调实战与系统集成，建议结合代码案例搭建本地环境，深入理解各模块交互逻辑，并尝试替换不同LLM或接入自有OJ系统进行扩展实验。
MATLAB应用，心率监测器.zip
12-26
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Struts1入门与MVC架构详解
- Struts通常部署在Tomcat或Turbine这样的Web服务器上。在部署时，需要确保将Struts的jar文件（如Struts.jar和相关依赖，如jdbc2_0-stdext.jar）放置在WEB-INF\lib目录下，以供应用访问。 - 除了核心jar包，还需将...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值