MVC架构模式

MVC架构模式
1:视图(view)jsp页面
2:模型(model)保存数据部分,和数据库交互
3:控制器(controller);接收到到用户请求,判断出来用户到底实现那种功能,通过jsp反回用户请求结果 。servlet制作控制不做显示。
MVC优点
1:有利于开发中的分工,可以很方便的把系统分割成好多部分

2:各司其职,互不干涉

3:有利于组建重用
 MVC的缺点:
 增加系统开发的复杂性
 毕竟你把系统分割几个部分,各部分的交互,以及代码量。
 基于MVC的WEB框架
 Struts
 webwork
 SpringMVC
 现在Struts和webwork已经结合了,就是现在的Struts2.0
 
 MVC 的应用
 servlet:
 我们首先在servlet里面
 用request,接收页面提交的value,然后判断是否为空
 然后我们要去实例model中与数据库操作的方法,完成数据的增删改查;
 我们现在要判断数据的怎删改查是否成功
 我们在定义不同的信息提示(操作成功,和操作失败)
 通过request.setattribute(key,value);
 在通过request.getRequestDispatcher().forward(request,responed)方法转发到提示用户信息的页面,供用户操作;
 
 首先,没有setParameter方法,只有getParameter,所以一般只区分getAttribute和getParameter的区别。
getAttribute表示从request范围取得设置的属性,必须要先setAttribute设置属性,才能通过getAttribute来取得,设置与取得的为Object对象类型
getParameter表示接收参数,参数为页面提交的参数,包括:表单提交的参数、URL重写(就是xxx?id=1中的id)传的参数等,因此这个并没有设置参数的方法(没有setParameter),而且接收参数返回的不是Object,而是String类型
 
 技巧;
 我们在从数据库查询数据时;当查询到结果时,他在返回数据时,我们一般用容器接住,然后再把容器里的值取出
 在这个过程中也可以同过
 通过request.setattribute(key,value);
 在通过request.getRequestDispatcher().forward(request,responed)方法转发到提示用户信息的页面,供用户操作;
 就是把list转发
 
 显示在jsp页面;
 
 response.sendRedirect,也可以有servlet转向到jsp中
 不过重定向必须加工程名
 request转发就不用了,直接跟页面;
 request转发的页面,在转发的页面仍然可以获得转发对象的值
 但是用response的就不可以了,因为response是两次请求
 forward是可以获得转发对象的值的,地址栏的url地址不变
 sendRedirect不可以的,地址栏的url地址改变;
 
 forward:转发速度快
 sendredirect;速度很慢;
 sendredirect;是可以重定向到web应用之外的页面或者网站的
 forward是不可以的;
 froward和sendreddirect为什么有这么多的不同
 是因为他们之间的转向机制是不同的;

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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