使用Xdoclet生成Filter和Tag的配置文件

本文详细介绍了Java Web开发中两种重要的注解配置方式:WebFilter用于设置过滤器及其映射规则,确保特定请求能够被预处理;自定义标签则展示了如何通过注解创建和配置自定义JSP标签,实现更为灵活的页面逻辑。
1、Web Filter:
这是类级别的标记(class level):
@web.filter name="encoderfilter"
@web.filter-init-param name="encoding" value="utf-8"
@web.filter-mapping url-pattern="*.do"
@web.filter-mapping url-pattern="*.jsp"
package com;
public class XXX implements Filter{
此段配置生成的效果如下:
<filter></filter>
xml 代码
  1. <filter>  
  2.   <filter-name>encoderfilter</filter-name>  
  3.   <filter-class>com.XXX</filter-class>  
  4.   <init-param>  
  5.      <param-name>encoding</param>  
  6.      <param-value>utf-8</param-value>  
  7.   </init-param>  
  8. </filter>  
  9. <filter-mapping>  
  10.    <filter-name>encoderfilter</filter-name>  
  11.    <url-pattern>*.do</url-pattern>  
  12. </filter-mapping>  
  13. <filter-mapping>  
  14.    <filter-name>encoderfilter</filter-name>  
  15.    <url-pattern>*.jsp</url-pattern>  
  16. </filter-mapping>  


------------------------------------------------
2、自定义标签:
类级别的标签(class level):
@jsp.attribute function="true"
@jsp.tag body-content="JSP"
         name="prov"
@jsp.variable name-form-attribute ="id"
              class="java.lang.String"
              declare ="true"
              scope ="NESTED"
public class MyTag extends TagSupport{
   private String property;
/**
  *@jsp.attribute name="property"
  *     required="true"
  *     rtexxprvalue="true"
  */
   public void setProperty(String property) throws JspException{
        this.property = (String)ExpressionEvaluatorManager.evaluate(
        "property",property,String.class,this,pageContext);
生成的<tag></tag>的效果为:
xml 代码
  1. <tag>  
  2.    <name>prov</name>  
  3.    <tag-class>MyTag</tag-class>  
  4.    <body-content>JSP</body-content>  
  5.    <variable>  
  6.       <name-from-attribute>id</name-from-attribute>  
  7.       <variable-class>java.lang.String</variable-class>  
  8.       <declare>true</declare>  
  9.       <scope>NESTED</scope>  
  10.    </variable>  
  11.    <attribute>  
  12.       <name>property</name>  
  13.       <required>true</required>  
  14.       <rtexprvalue>true</rtexprvalue>  
  15.    </attribute>  
  16. </tag>  

<tag></tag>

     
  
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解拓展应用能力。
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