HttpServletRequest 与 ServletRequest

最新推荐文章于 2024-04-21 17:03:00 发布
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#Java

本文记录了一个关于使用IntelliJ IDEA开发Struts应用时遇到的问题：重写的execute方法未能正确处理HTTP请求。通过调整方法签名，将通用的ServletRequest和ServletResponse类型更改为具体的HttpServletRequest和HttpServletResponse类型后，问题得以解决。
今天被Intellij害死了，重写execute方法居然没有http的，请求死活进不了action,加上http后才请求成功。
修改前 

 public ActionForward execute(ActionMapping actionMapping, ActionForm actionForm,
 ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse)

修改后 

    public ActionForward execute(ActionMapping mapping, ActionForm form,
			HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
HttpServletRequest与ServletRequest的区别
simple_start的博客
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总结 1.HttpServletRequest和ServletRequest都是接口。 2.HttpServletRequest继承ServletRequest。 以下转载 ServletRequest接口 简述： 在Servlet接口中的service(ServletRequest request , ServletResponse response)方法中有一个ServletRequ...
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HttpServletRequest继承自ServletRequest HttpServletRequest比ServletRequest多了一些针对于Http协议的方法。如： getHeader()， getMethod() ， getSession() 所以，当需要使用一些Http协议方法时，需通过ServletRequest创建HttpServletRequest对象。如： // 将servletRequest转换成HttpServletRequest HttpServletReques
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Servletrequest强制转换Httpservletrequest HttpServletRequest和ServletRequest都是接口 HttpServletRequest继承自ServletRequest HttpServletRequest比ServletRequest多了一些针对于Http协议的方法。如getHeader (String name)， getMethod () ，getSession () 等等。 他们对应的实现类： javax.servlet.ServletReques
HttpServletRequest和ServletRequest的区别
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11-26 752
HttpServletRequest和ServletRequest都是接口 HttpServletRequest继承自ServletRequest HttpServletRequest比ServletRequest多了一些针对于Http协议的方法。如getHeader (String name)， getMethod () ，getSession () 等等。 他们对应的实现类： javax.servlet.ServletRequestWrapper (implements javax.servlet.Se
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HttpServletRequest和ServletRequest都是接口 HttpServletRequest继承自ServletRequest    HttpServletRequest比ServletRequest多了一些针对于Http协议的方法。 例如： getHeader()， getMethod() ， getSession()  下为转载： ServletRequest接...
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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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