Struts2 Annotation实现零配置

1.在Web.xml配置文件中添加

<filter> 
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>
org.apache.struts2.dispatcher.FilterDispatcher
</filter-class>
<init-param>
<param-name>actionPackages</param-name>
<param-value>com.learn.action</param-value>
</init-param>
</filter>

这样sturts2框架会自动扫描action包中的命名为*Action或者集成ActionSupport的类,例如一个类命名为SearchAction,那么Struts2框架会自动扫描它,认为它为一个Action类,并且将所有search.action的请求都转发给该类进行处理,这时我们又遇到了一个问题,如果这个Action是多Method的Action那么我们又该怎么办呢?因为不能像在XML中那样配置Method属性,这时我们可以在请求是加上!MethodName以请求特定的Method即可,例如想要请求SearchAction的search方法,我们可以直接这样请求:search!search.action.

以上讲到的是Struts2框架如何找到没有在XML中定义的Action,并且怎么样将请求转发给适当的Action来进行处理.

我们都知道在XML中可以定义Action处理完以后的跳转,同样利用Annotation也可以做到这一点:

2.Resules的Annotation定义

我们只需要在Action Class的类的前面加上@Result即可以定义Action的跳转

例如:

@Results({ 
@Result(name="input" value="/input.jsp" type=NullResult.class),
@Reuslt(name="success" value="/success.jsp" type=NullResult.class),
@Result(name="error" value="/error.jsp" type=NullResult.class)
})

上面是一个典型的多Result配置,name属性指定返回的字符串,value指定要跳转的页面,type指定Result的类型,type是一个很重要的属性,他有一下几种情况:

1)NullResult : 默认的可以省略

2)ActionChainResult : 用于从一个Action跳转到另外一个Action

例如:
@Result 
(name = "search",value= "search",type=ActionChainResult.class,
params={"method","search"})
这个配置是如果返回值为"search"就跳转掉SearchAction的search方法,如果不指定params就跳转到SearchAction的execute方法

3)StreamResult:用于文件下载

例如:

@Result
(name="success",value="inputStream",type=StreamResult.class,
params={"bufferSize",FileConstant.DOWNLOAD_BUFFER_SIZE})


本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/MyPlace/archive/2008/10/19/3101888.aspx
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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