8、Java MVC 入门:Hello World 示例与用户输入处理

Java MVC 入门:Hello World 示例与用户输入处理

1. Hello World 示例概述

在 Java MVC 开发中,Hello World 示例是一个基础且重要的起点。这个示例主要包含视图、控制器两部分,同时涉及使用 Gradle 进行项目构建、部署和测试。

1.1 视图部分

视图部分需要两个页面:一个是用于询问用户姓名的着陆页(index.jsp),另一个是显示用户刚输入姓名的问候页(greeting.jsp)。

1.1.1 着陆页(index.jsp)

着陆页代码如下:

<%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8"
    language="java" %>
<%@ taglib prefix="c"
    uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %>
<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Hello World</title>
</head>
<body>
    <form method="post" action="${mvc.uriBuilder(
            'HelloWorldController#greeting').build()}">
        Enter your name: <input type="text" 
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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