spring整合acegi过程中两种初始化spring容器的区别

本文探讨了在企业web项目中使用Acegi进行安全性增强的方法,并详细解释了如何通过设置FilterToBeanProxy的延迟初始化策略来确保其与Spring DI容器(通过ContextLoaderServlet加载)的正确交互。

     在企业中,为了实现web项目的安全性,整合acegi是一个不错的选择。

     spring提供了两种加载DI容器的方法:ContextLoaderServlet和ContextLoaderListener。

     一旦采用contextloaderservlet装载springDI容器,filtertobeanproxy和contextloaderservlet的实例化顺序可能会出现不一致。此时,filtertobeanproxy可能试图在congtextloaderservlet前完成初始化工作,然而它需要用到springDI容器,而这个DI容器又是由contextloaderservlet加载完成的。因此,我们需要启用filtertobeanproxy的延迟初始化策略,从而保证它能够正确操控到ID容器。

     <filter>

<filter-name>securityFilter</filter-name>

<filter-class>

org.acegisecurity.util.FilterToBeanProxy

</filter-class>

<init-param>

<param-name>targetClass</param-name>

<param-value>

org.acegisecurity.util.FilterChainProxy

</param-value>

</init-param>

                <init-param>

<param-name>init</param-name>

<param-value>lazy</param-value>

</init-param>

</filter>

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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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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