Struts2拦截器之AliasInterceptor

这个拦截器在xwork的jar包里,它的作用是给参数起一个别名,可用于在action链中以不同的名字共享同一个参数,也可用于把http请求参数以不同的名字映射到action里。

拦截器有一个参数:aliasesKey,可通过在struts.xml中定义该拦截器时指定其值,默认值是aliases,表示一个别名的map。

下面以实现在action链中以不同的名字共享同一个参数为例:

struts.xml
  1. <package name="test" namespace="/test">  
  2.     <action name="aliasTestFrom" class="test.AliasInterceptorTestFromAction">  
  3.         <result type="chain">aliasTestTo</result>  
  4.     </action>  
  5.            
  6.     <action name="aliasTestTo" class="test.AliasInterceptorTestToAction">  
  7.         <param name="aliases">#{'someList' : 'otherList'}</param>  
  8.         <result>/test/alias_result.jsp</result>  
  9.     </action>  
  10. </package>  

param标签的name属性值应该和拦截器参数aliasesKey的值一样,这样拦截器才知道你是否指定了action的别名map。这个map应该象#{原参数名1 : 别名1, 原参数名2 : 别名2}这样的形式,这是一个定义map的OGNL表达式。

该拦截器已经包含在defaultStack中,因此上面没有显示的指定。

相应的,在本例中,test.AliasInterceptorTestFromAction里有一个字段someList:

AliasInterceptorTestFromAction.java
  1. private List someList;   
  2.        
  3. public List getSomeList() {   
  4.     return someList;   
  5. }   
  6.   
  7. public void setSomeList(List someList) {   
  8.     this.someList = someList;   
  9. }  

test.AliasInterceptorTestToAction里有一个字段otherList:

AliasInterceptorTestToAction.java
  1. private List otherList;   
  2.        
  3. public List getOtherList() {   
  4.     return otherList;   
  5. }   
  6.   
  7. public void setOtherList(List otherList) {   
  8.     this.otherList = otherList;   
  9. }  

注意:在AliasInterceptorTestToAction中不能有一个叫someList的字段,如果有的话,otherList最终的值将是AliasInterceptorTestToAction中的someList,而非AliasInterceptorTestFromAction的值。因为该拦截器的实现是在action的值栈里找到原参数名后设置给别名,如果两个action都有someList,而AliasInterceptorTestToAction位于栈顶,它的someList将被赋给otherList,这并不是我们所期望的结果。

someList也可以来自于http请求参数,因为拦截器如果在action的值栈里没有找到someList,还会在http请求参数里找。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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