Struts2_入门

关于Struts2<o:p></o:p>

   Apache Struts 2是一个优秀的,可扩展的企业级Java WEB应用程序框架.流线型设计,完整的开发流程,从构建,部署,到后期应用程序的维护。<o:p></o:p>

   Apache Struts 2即是大家之前所熟悉的WebWork2.随着各自的发展,WebWork和Struts社区决定将二者合并为Struts2,新版本的Struts与以前版本的一样更易于使用.<o:p></o:p>

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Struts MVC简述<o:p></o:p>

   Struts是一个MVC(Model View Controller,模型,视图,控制)框架.Struts提供控制和视图组件,并且通过集成其它的技术来提供模型。框架的控制功能表现在连接应用程序的模型和Web视图.<o:p></o:p>

   要想它很容易的动态呈现出数据,框架中包括了标签库。标签与框架的验证和国际化特性相交互,来确保输入的正确和输出范围.标签库可以用在JSP,FreeMarker,或Velocity.当然,其它的标签库,JSTL,和AJAX也可以使用,可选的同Struts标签.JSF组件也支持.<o:p></o:p>

当接收到一个请求,控制层调用一个Action类.Action类检查或更新应用程序的状态通过模型层(或,一个接口代表模型层).来传递数据在模型层和视图层之间,属性可以被放在Action类,或是一个古老又普通的Java类中.<o:p></o:p>

通常,模型代表一个JavaBean对象图.模型用来做”持久性”的工作,同时Action将扮演一个“交通警察”或适配器.框回提供复杂的,自动类型转换到简单的传输数据在域对象和仅为文本的HTTP请求之间.<o:p></o:p>

Struts是一个可扩展的,扩展性非常强的。框架中部署的每一个类都是基于一个接口的.我们提供所有的基类在一个应用程序需要时,但是如果丢子一些东西,它很容易被添加.我们提供了一般用途的框架.你可以仍然写你的应用程序运用你的方式.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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