【Struts2学习笔记】第四讲:struts2的校验框架

本文详细介绍了Struts2中的校验框架配置流程及使用方法,包括如何创建配置文件、实现不同业务逻辑的校验需求、客户端校验的设置等。此外还探讨了全局与局部校验的执行顺序、短路特性以及校验框架与validate方法的结合使用。

Ø  校验框架的配置流程

action文件夹下添加配置文件 ActionName-validation.xml文件,将头文件拷贝至该文件。在里面添加

<validators>
<field name=”变量名”>
     <field-validator type=””>
      <param name=”参数名” >参数值</param>
      <message>提示信息</message>
</field-validator>
</field>
</validators>

Ø  Struts2依据校验框架的信息也为我们提供了客户端的校验,使用的方法是:在form表单的属性里,将validate属性设置为true,同时其theme属性一定不能为simple

n  但是这样做也存在一定的局限性,比如修改麻烦,形势比较死板,所以建议不要试用;

n  一般项目中的客户端校验采用JavaScript实现

Ø  在用校验框架的时候,有这么一种情况:Action里面有不同的业务逻辑方法,不同的业务逻辑需要不同的校验,怎么处理?

我们可以使用局部校验配置文件来搞定,在Action文件夹下建立名字为:ActionName-method-validation.xml的文件,即可。

Ø  Struts2提供两种形式的校验:字段检验和非字段校验,一个字段优先,另一个校验器优先,其实在底层上是一样的。

Ø  短路:在字段检验中 <field-validator>标签中有一个属性是short-circuit 将其值置为true,当一个校验器没有通过校验时不再执行其他的校验。

Ø  当全局校验和局部校验都存在的时候,先执行的是全局校验,在执行局部校验。一般情况下最好不要出现这样的情况

Ø  如果同时使用校验框架和validate方法验证的话,先试用校验框架进行验证,再用validate方法验证,并且错误信息不会被覆盖。

Ø  真正存放fielderrors的是一个LinkedHashMap。其keyString型的,valueArrayList型的。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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