Struts2 插件学习 - convention plugin

本文探讨了Struts2框架中Display类的默认执行方法问题。官方示例中通常调用execute方法,但在实际环境中发现默认执行的是index方法。文中提供了配置文件片段帮助理解可能的原因。
action 类

package com.example.actions.products;

import com.example.actions.AbstractAction;

public class Display extends AbstractAction {

public String index() throws Exception{
log.info(this.getClass().getCanonicalName());
return SUCCESS;
}
@Override
public String execute() throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}

}


对应的url
http://localhost:8080/iweb/products/display

官方例子上执行的是execute 方法,然而实际中我却发现,默认执行的是index方法
不知道那里配置得不正确

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.0//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts-2.0.dtd">
<struts>
<constant name="struts.objectFactory" value="spring" />
<constant name="struts.devMode" value="true" />
<constant name="struts.convention.result.path" value="/jspcontent"></constant>
<constant name="struts.convention.action.suffix" value="Controller"/>
<constant name="struts.convention.action.mapAllMatches" value="true"/>
<constant name="struts.convention.default.parent.package" value="rest-default"/>
<constant name="struts.convention.action.packages" value="example"></constant>


</struts>
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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