【SSI开发总结.1】struts2整合spring

本文档详述了如何将Struts2框架与Spring框架进行整合,包括配置步骤及关键参数设置。通过五个步骤实现了Struts2与Spring的集成,并介绍了如何利用Spring的IoC容器管理Struts2中的Action对象。

在Struts2中整合Spring的IoC支持是一件十分简单的事情。让我们一步一步来实现:
1)复制struts2-spring-plugin-x-x-x.jar和相应的spring.jar到/WEB-INF/lib目录下。
2)在struts.properties中设置struts.objectFactory属性值

struts.properties
struts.objectFactory = spring

或者是在XML文件中进行常量配置

struts.xml
<struts>
<constant name="struts.objectFactory" value="spring" />
</struts>

3)配置Spring监听器

web.xml
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
</listener>

通过Spring配置来注册对象

applicationContext.xml
<?xml version="1.0"
 encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE beans PUBLIC
"-//SPRING//DTD BEAN//EN"
"http://www.springframework.org/dtd/spring-beans.dtd">
<beans default-autowire="byName">
<bean id="personManager" class="com.acme.PersonManager"/>
</beans>

当然你也可以拥有更多的Spring配置文件。在web.xml中进行下列设置,从而使Spring的ApplicationContext通过匹配所给定模式的文件来初始化对象

<!-- 用来定位Spring XML文件的上下文配置 -->
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>/WEB-INF/applicationContext-*.xml,classpath*:applicationContext-*.xml</param-value>
</context-param>

4)修改你的Struts配置文件

struts.xml
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.0//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts-2.0.dtd">
<struts>
<include file="struts-default.xml"/>
<package name="default" extends="struts-default">
<action name="foo" class="com.acme.Foo">
<result>foo.ftl</result>
</action>
</package>
<package name="secure" namespace="/secure" extends="default">
<action name="bar" class="bar">
<result>bar.ftl</result>
</action>
</package>
</struts>

默认情况下,Spring从下面的文件中寻找为bar所做的配置

applicationConext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE beans PUBLIC
"-//SPRING//DTD BEAN//EN"
"http://www.springframework.org/dtd/spring-beans.dtd">
<beans default-autowire="byName">
<bean id="bar" class="com.my.BarClass" singleton="false"/>
...
</beans>

5)好了,现在你的Struts2和Spring就能正常的一起工作了。有几个配置技术点需要详细说明下:装配模式。你可以通过设置修改struts.properties中下列属性的值来改变装配模式。

struts.objectFactory.spring.autoWire = type

该参数可供选择的设置值有

name按照你的action的属性的名字和Spring里的bean的名字匹配,如果匹配就自动装配。这是缺省的
type按照你的action的属性的类型,在Spring注册的bean中查找,如果相同就自动装配。这需要你在Spring中仅注册了一个此类型的bean
autoSpring会试图自动监测来找到最好的方法自动装配你的action
constructorSpring会自动装配bean的构造函数的参数

是否使用类缓存。你可以通过设置修改struts.properties中下列属性的值来改变是否使用Spring自身的类缓存机制。可以设定的值为true或false,默认为true。

struts.objectFactory.spring.useClassCache = false
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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