appfuse中validator的添加

本文介绍了如何在AppFuse项目中为POJO类配置验证器(Validator),通过在属性上添加特定注释来指定验证类型,并确保FormController正确设置验证器。此外,还需要在页面中包含validator.jsp文件以实现客户端验证。

我使用extras/appgen去产生pojo、页面等代码,运行的时候添加不上页面validator的东西。后来根据已有的代码摸索了一下,找到了添加validator的方法。

1。对于model/*.java这些pojo类,在需要进行validate的属性上面增加如下tag:

java 代码
  1. /**  
  2.  * @spring.validator type="required"  
  3.  */  
  4. public void setCountry(String country) {   
  5.     this.country = country;   
  6. }   

2。确保在action-servlet.xml中所增加的类(一般自动产生的FormController)设置了validator:

java 代码
  1. <bean id="publishServerFormController" class="org.appfuse.gemad.webapp.action.PublishServerFormController" autowire="byName">   
  2.     <property name="validator" ref="beanValidator"/>   

3。页面程序Form.jsp中应当自动包括validator.jsp的引用:

java 代码
  1. <script type="text/javascript"  src="<c:url value="/scripts/validator.jsp"/>"></script>   
4。运行ant clean deploy,会根据validator的tag在WEB-INF目录下产生正确的validator.xml,运行程序能产生正确的属性验证行为。
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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