struts2框架剖析(笔记)

本文介绍了Struts2框架的核心组成部分Xwork的功能与概念,并详细解释了Struts2中拦截器的应用场景及其整体工作流程。

Struts2框架由两部分组成:XWork2和Struts2。Xwork是一个命令模式框架,它是Struts2的基础。

 

Xwork核心功能:

1、IoC容器

2、表达式语言(OGNL)

3、数据类型转换

4、验证

5、可插入的配置

......

 

Xwork的核心概念:

1、action

2、拦截器(Interceptor)-- 可在action调用之前和之后执行代码

3、result

Struts2扩展了这些概念的基础实现。

 

 

用到拦截器的地方:

1、类型转换

2、对象组装

3、验证

4、避免表单重复提交

5、文件上传

......

 

 

Struts2框架中的所有对象(action、result、interceptor等)都是通过ObjectFactory创建的。

 

Struts2的体系结构:

调用流程:

 

HTTP请求 -->

--> ActionContextCleanUp过滤器(集成SiteMesh时会用到)

--> 其他过滤器

--> FilterDispatcher(必须)

--> FilterDispatcher轮询ActionMapper,有Action可以调用

--> ActionProxy

--> Configuration Manager读取struts.xml

--> ActionProxy创建ActionInvocation 

--> ActionInvocation调用配置的拦截器 

--> 拦截器1

--> 拦截器2 

--> Action 

--> Result

--> Result调用JSP或FreeMarker模版

--> 拦截器2 

--> 拦截器1

--> FilterDispatcher 

--> 其他过滤器 

--> ActionContextCleanUp过滤器

--> 最终结果

 

【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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