Struts2 Annotation使用

本文介绍如何在Struts框架中使用注解替代XML配置,并提供了实例代码演示。

平时使用struts是使用xml配置的,学习使用注解

使用maven的,添加依赖包

 

 

 <dependency>
          <groupId>org.apache.struts</groupId>
	  <artifactId>struts2-core</artifactId>
	  <version>2.1.8</version>
    </dependency>
 
    <dependency>
          <groupId>org.apache.struts</groupId>
	  <artifactId>struts2-convention-plugin</artifactId>
	  <version>2.1.8</version>
    </dependency>
 

 

package com.mkyong.user.action;
 
import org.apache.struts2.convention.annotation.Namespace;
import org.apache.struts2.convention.annotation.Result;
import org.apache.struts2.convention.annotation.ResultPath;
 
import com.opensymphony.xwork2.ActionSupport;
 
@Namespace("/User")
@ResultPath(value="/")
@Result(name="success",location="pages/login.jsp")
public class LoginAction extends ActionSupport{
 
}
 

 给某个函数添加,使用如下操作

 

@Action(value="Welcome", results={
		@Result(name="success",location="pages/welcome_user.jsp")
	})
	public String login() {
 
		return SUCCESS;
 
	}
 

例子见下面链接:

 

http://www.mkyong.com/struts2/struts-2-hello-world-annotation-example/

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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