002 - struts2 _ action基本配置_路径问题

本文介绍Struts2框架中的Action配置方法,包括基本配置、动态方法调用(DMI)及使用通配符配置Action的方式。同时,探讨了Struts2中路径问题的解决方案,确保开发过程中路径使用的正确性和一致性。

1)action基本配置 

 

//IndexAction。java

public class IndexAction extends ActionSupport {

 public String execute() {
  return "success";
 }
}

 

//对应的struts.xml

 <package name="front" extends="struts-default" namespace="/">
     <action name="index" class="front.action.IndexAction"  method="...">
                    <result name="success">/ActionIntroduction.jsp</result>
      </action>
</package>
 
Action执行的时候并不一定要执行execute方法
可以在配置文件中配置Action的时候用method=来指定执行哪个方法
也可以在url地址中动态指定(动态方法调用DMI)(推荐)
 
DMI(动态方法调用)方式:
  <package name="user" extends="struts-default" namespace="/user">
           <action name="user" class="user.action.UserAction">
                  <result>/user_add_success.jsp</result>
               </action>
  </package>
 
链接写法:<a href="user/user!add">添加用户</a>
 
 
使用通配符配置action方式:
 
<package name="actions" extends="struts-default" namespace="/actions">
           <action name="Student*" class="action.StudentAction" method="{1}">
                       <result>/Student{1}_success.jsp</result>
        </action>             
            <action name="*_*" class="action.{1}Action" method="{2}">
                        <result>/{1}_{2}_success.jsp</result> 
           </action>
</package>           其中"{1}”表示第1个*号,"{2}”表示第2个*号,以此类推
 
 
 
 
 

2)  路径问题

struts2中的路径问题是根据action的路径而不是jsp路径来确定,所以尽量不要使用相对路径
虽然可以用redirect方式解决,但redirect方式并非必要。

解决办法非常简单,统一使用绝对路径。(在jsp中用request.getContextRoot方式来拿到webapp的路径)

或者使用myeclipse经常用的,指定basePath

 

解决办法

加入: 

<%
      String path = request.getContextPath();
      String basePath = request.getScheme()+"://"+

                                                  request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>

 在<head>标签后加入

<base href="<%=basePath%>" />

 

这样,这个页面中所的连接,jsp都会帮忙加上:http://localhost:8080/appricationName/ (类似这样的东西)

 


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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