struts2自定义枚举类型

本文介绍了一个枚举类TrialType的实现,包括其在Java项目中的使用方式,如通过Struts2显示为下拉选择框及利用自定义转换器进行类型转换。此外还讨论了在数据库中映射枚举类型的注意事项。
1 枚举类

public enum TrialType{
BUG("BUG"), IMPROVE("改进"), REQUIREMENT("需求");

private String value;

private TrialType(String value) {
this.value = value;
}

public String getValue() {
return value;
}

public String getKey(){
return this.toString();
}

public static void main(String[] args){
System.out.println(Enum.valueOf(TrialType.class, "BUG"));
for(TrialType t : TrialType.values()){
System.out.println(t.getValue());
System.out.println(t.getKey());
}
}
// bug 改进 需求
}// 反馈种类


2 ACTION中
2.1 显示成select

private Map<String, String> trialTypes = Maps.newHashMap();

public Map<String, String> getTrialTypes() {
for (TrialType t : TrialType.values()) {
trialTypes.put(t.getKey(), t.getValue());
}
return trialTypes;
}


3 页面上

<s:select list="trialTypes"
listKey="key" listValue="value" name="trialType" />


4 STRUTS2转换类

public class GenericEnumConverter extends StrutsTypeConverter {

@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public Object convertFromString(Map context, String[] values, Class toClass) {
if (toClass.isEnum()) {
if (values == null) {// 这个value的值就是 传来参数,比如性别的:男或女.
return null;
}
if (values.length == 1) {// 大家都知道表单中的name是可以同名的,当然会有数个的情况
return Enum.valueOf(toClass, values[0]);// toClass就是哪个枚举了比如我这的:SexType枚举,调用Enum.valueOf就可以根据String返回相应对象了.
} else {
Object[] oo = new Object[values.length];
for (int i = 0; i < values.length; i++) {
oo[i] = Enum.valueOf(toClass, values[i]);
}
return oo;
}
} else {
return null;
}
}

@Override
public String convertToString(Map context, Object o) {
return null;
}

}

在SRC下添加xwork-conversion.properties

java.lang.Enum=com.snda.swp.util.GenericEnumConverter

5 MYSQL 映射 ENUM类型需要注意
不能定义为tinyint 1位的不能会报错 至少2位
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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