struts2模型驱动与属性驱动

本文探讨了Struts2框架中的模型驱动与属性驱动的区别,详细介绍了模型驱动机制下请求参数如何被封装到模型中,并解释了struts-default.xml配置文件中关于模型驱动拦截器的配置。

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模型驱动的意思是使用单独的JavaBean来封装请求参数,使之贯穿于整个MVC流程;而与之对应的属性驱动则是使用属性作为贯穿MVC流程的信息携带者。进一步说来,模型驱动使用VO来封装请求参数和处理结果,属性驱动使用Action实例来封装请求参数和处理结果。

  那么Struts2又是如何将请求参数封装到model中的呢?这个问题可以在struts-default.xml文件中得到解答,在struts-default.xml中有如下配置:

<interceptors>

       ……

       <!--定义属性驱动的拦截器-->

       <interceptor name=”params”

class=”com.opensymphony.xwork2.interceptor.ParametersInterceptor” />

       <!--定义模型驱动的拦截器-->

<interceptor name=”model-driven”

              class=”com.opensymphony.xwork2.interceptor.ModelDrivenInterceptor” />

       ……

       <!--定义模型驱动的拦截器栈-->

       <interceptor-stack name=”modelDrivenStack”>

              <interceptor-ref name=”model-driven”/>

              <interceptor-ref name=”basicStack”/>

       </interceptor-stack>

       ……

       <interceptor-stack name=”defaultStack”>

              <interceptor-ref name=”model-driven”/>

              <interceptor-ref name=”params”/>

       </interceptor-stack>

</interceptors>

<!--定义Struts2默认的拦截器栈-->

<default-interceptor-ref name=”defaultStack” />

  其中params拦截器负责提取请求的参数,如果是使用的属性驱动模式,它还负责将请求参数传给Action实例的属性;而model-driven拦截器则负责把请求参数传给模型的属性。

 

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内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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