appfuse1.9.4中siteMesh2.2.1的应用中一定要注意[原创]

本文介绍了解决在使用SiteMesh装饰器时遇到的问题,特别是当列表过宽导致左侧菜单消失的情况。作者通过创建新的装饰器模板并调整配置,最终实现了正确的布局。
最近开发中发现用displayTag装页面时,如果统计的列表过宽,你如果一个月的31天数据的统计,左边的struts-menu菜单就不见了,没得法,不得不要修改siteMesh的装饰器模板,增加一个打印的decorator的文件,为了测试,先在decorator增加一个print打印模板的JSP文件,取名为printable.jsp,然后随便写如下内容到文件中

[code]<%@ taglib uri="http://www.opensymphony.com/sitemesh/decorator" prefix="decorator" %>

<html>
<head>
<title><decorator:title default="Welcome!" /></title>
<decorator:head />
</head>

<body onload="window.print();">
Printed on <%=new java.util.Date()%>.<br/>
<hr noshade="noshade" size="1"/>
<br/>
<decorator:body />
</body>
</html>[/code]
再配置decorators.xml的装饰规则<decorator name="printable" page="printable.jsp">
[code]<pattern>*/print/*</pattern>
</decorator>[/code]
同时把主装饰中[code]<decorators defaultdir="/decorators">
<excludes>
<pattern>/demos/*</pattern>
<pattern>/resources/*</pattern>
<pattern>*/map/*</pattern>
<pattern>/print/*</pattern>
</excludes>[/code]加上/print/*的例外配置,表示/print/*的目录下请求都不使用主装饰器处理,呵

然后我把web/page/print/目录下,建一个所需的printList.jsp文件,让它应用print.jsp的装饰器,以为大功告成了,提交请求,结果还是应用了主装饰器,百般思绪,弄了一上午,不行,出去洗洗回来,查看一下源码,才发现sitemesh的装饰方式在通过在web.xml文件中配过滤器实现的,意味着,目录的请求都是表示http://www.pben.cn/print/类似的方式工作的,如果要应用print目录的规则就得改一下你的form action的链接前面加上/print/路径才行,[u][size=18][color=red][b]关键点:[/b][/color][/size]更改form action=/print/printActionController[/u],再改一下actionservlet.xml的配置把原来指定为”/printActionController"的映射处理更改为“/print/printActionController",重启tomcat,成了,幸福中,希望有弄appfuse方面的朋友,能从我的文章及错误中吸取取经验,呵^_^
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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