@Result 跳转到action 找不到方法的问题

本文详细解析了在开发过程中如何正确配置Action和Result以避免找不到Action的常见错误,通过具体代码实例帮助开发者理解如何实现路径跳转。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

犯了一个很2的错误

@Action(value = "scoreManagerAction", results = {
@Result(name = "scoreList", location = "/jsp/system-manage/listScore.jsp"),
@Result(name = "courseScoreList", location = "/jsp/system-manage/listCourseScore.jsp"),
@Result(name = "studentScoreList", location = "/jsp/system-manage/listStudentScore.jsp")
})


下面忘了写

//返回listScore.jsp
public String scoreList(){
return "scoreList"; //不一定要和jsp的名字相同,而是根据@result中的name值对应起来的
}

//返回listCourseScore.jsp
public String courseScoreList(){
return "courseScoreList";
}

//返回listStudentScore.jsp
public String studentScoreList(){
return "studentScoreList";
}

不然一直报找不到这个action的错误。
借此,希望大家不要跟我一样犯这种小白的错误...呜呜
<think>好的,我现在需要帮助用户完成index.jsp跳转到result.jsp的代码,并且补全result.jsp以及训练模型的代码。首先,用户之前的问题是关于在IntelliJ IDEA社区版中创建一个基于机器学习的欺诈检测系统,包括前后端代码,使用Tomcat服务器。现在用户需要补全result.jsp和训练模型的部分,同时处理index.jsp到result.jsp的跳转。首先,我得确认用户的具体需求。用户提到index.jsp跳转到result.jsp,这可能涉及到表单提交,或者是通过超链接跳转。在Web应用中,通常表单提交会更常见,因为需要用户输入数据,然后跳转到结果页面显示预测结果。因此,我需要先处理index.jsp中的表单提交,确保数据能够正确传递到后端Servlet,然后Servlet处理后将结果转发到result.jsp。接下来,补全result.jsp的代码。这个页面应该展示欺诈检测的结果,可能包括输入的字段、预测结果(欺诈或非欺诈)以及置信度等信息。需要使用JSP的EL表达式或者JSTL来显示后端传递过来的数据。然后是训练模型的部分。用户之前可能已经搭建了项目结构,现在需要具体的机器学习模型代码。考虑到简洁性,可能使用逻辑回归或者随机森林这样的简单模型,使用Java的机器学习库如Weka或者Deeplearning4j,但可能用户更倾向于使用Python的scikit-learn,并通过某种方式集成到JavaWeb应用中。不过,这里可能需要简化,直接在Java中使用Weka库来训练模型,或者使用文件保存模型,然后在Servlet中加载模型进行预测。 现在,我需要分步骤处理:1. 确保index.jsp中的表单正确提交到Servlet。表单的action属性应该指向处理请求的Servlet URL,比如action="DetectFraudServlet"。 2. 创建DetectFraudServlet,在doPost方法中获取表单参数,调用模型进行预测,将结果存储在请求属性中,然后转发到result.jsp。3. 补全result.jsp,使用EL表达式显示预测结果和输入数据。 4.编写模型训练代码,可能是一个独立的Java类,训练模型并保存为文件,Servlet在初始化时加载这个模型。 不过,用户可能希望代码尽量简洁,所以可能需要简化模型训练部分,比如使用简单的逻辑回归,或者甚至使用模拟数据,因为集成机器学习模型到Java Web应用可能比较复杂,特别是如果用户不熟悉Weka或DL4J的话。或者,可能使用Python训练模型,保存为PMML文件,然后在Java中加载,但这样会增加复杂性。为了保持简洁,可能需要在Servlet中硬编码一个简单的模型,或者使用随机数生成结果作为示例,但这样可能不符合机器学习的要求。 可能需要折中方案:使用Weka库,因为它有Java实现,可以直接在项目中使用。用户需要在项目中引入Weka的依赖,比如通过Maven添加weka.jar。然后,在训练模型的代码中,使用Weka的API来加载数据、训练模型,并保存模型文件。在Servlet中加载该模型进行预测。 现在,关于index.jsp跳转到result.jsp,假设表单提交到Servlet,Servlet处理后将结果转发到result.jsp,因此需要配置web.xml中的Servlet映射,或者使用注解配置Servlet。 可能的结构: - index.jsp:包含表单,输入交易特征,提交到DetectFraudServlet。 - DetectFraudServlet:处理请求,调用模型预测,转发到result.jsp。 -result.jsp:显示结果。 - FraudDetector类:负责加载模型,进行预测。 -TrainModel类:训练模型并保存。 接下来,代码的编写: 对于index.jsp的表单,确保method为post,action正确。例如: <formaction="DetectFraudServlet"method="post">...输入字段... <inputtype="submit"></form> DetectFraudServlet的doPost方法获取参数,转换为模型需要的特征,调用FraudDetector.predict方法,得到结果,设置到request属性中,然后转发到result.jsp。 result.jsp中使用${prediction}和${confidence}等EL表达式显示结果。模型训练部分,可能使用Weka的LogisticRegression,训练数据可能是一个CSV文件,比如历史交易数据,包含特征和是否为欺诈的标签。训练代码读取CSV,构建分类器,保存模型为文件。 在Servlet初始化时加载这个模型文件,用于预测。 现在,考虑用户可能遇到的困难,比如依赖管理,如何引入Weka库,或者如何处理特征转换。因此,在代码示例中需要包含必要的依赖配置,比如Maven的pom.xml中添加Weka依赖。总结步骤: 1. 补全index.jsp的表单提交到Servlet。2. 编写DetectFraudServlet处理请求,调用模型。 3. 编写result.jsp显示结果。4. 编写模型训练代码,保存模型。 5. 在Servlet中加载模型进行预测。 现在,需要具体编写这些代码,并确保结构清晰,代码简洁。</think>以下是完整的JSP跳转实现和模型训练代码: 1. index.jsp跳转实现(表单提交方式): ```jhtml <%-- index.jsp --%> <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" %> <html> <head> <title>欺诈检测系统</title> </head> <body> <h2>交易信息录入</h2> <form action="DetectFraudServlet" method="post"> 交易金额:<input type="number" step="0.01" name="amount" required><br> 交易时间(秒):<input type="number" name="time" required><br> 地理位置差异:<select name="location"> <option value="0">相同城市</option> <option value="1">不同城市</option> </select><br> <input type="submit" value="检测欺诈风险"> </form> </body> </html> ``` 2. 结果展示页面(result.jsp): ```jhtml <%-- result.jsp --%> <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" %> <html> <head> <title>检测结果</title> <style> .result { color: ${prediction == '欺诈' ? 'red' : 'green'}; } </style> </head> <body> <h2>欺诈检测结果</h2> <p>交易金额:¥${amount}</p> <p>交易时间:${time}秒</p> <p>地理位置:${location == 0 ? '相同城市' : '不同城市'}</p> <div class="result"> 检测结果:${prediction}<br> 置信度:${confidence}% </div> <a href="index.jsp">返回</a> </body> </html> ``` 3. 机器学习模型训练示例(使用Weka库): ```java // FraudModelTrainer.java import weka.classifiers.trees.RandomForest; import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; public class FraudModelTrainer { public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载训练数据(示例数据路径) DataSource source = new DataSource("fraud_data.arff"); Instances data = source.getDataSet(); if (data.classIndex() == -1) { data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); } // 训练随机森林模型 RandomForest model = new RandomForest(); model.buildClassifier(data); // 保存模型 weka.core.SerializationHelper.write("fraud_model.model", model); System.out.println("模型训练完成并已保存"); } } ``` 4. Servlet处理代码示例: ```java // DetectFraudServlet.java import weka.classifiers.Classifier; import weka.core.*; import javax.servlet.annotation.WebServlet; import javax.servlet.http.*; import java.io.*; @WebServlet("/DetectFraudServlet") public class DetectFraudServlet extends HttpServlet { private Classifier model; @Override public void init() throws ServletException { try { // 加载预训练模型 model = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read( getServletContext().getRealPath("/WEB-INF/fraud_model.model")); } catch (Exception e) { throw new ServletException("模型加载失败", e); } } protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { try { // 创建特征向量 double amount = Double.parseDouble(request.getParameter("amount")); double time = Double.parseDouble(request.getParameter("time")); int location = Integer.parseInt(request.getParameter("location")); // 构建Weka实例 Attribute amountAttr = new Attribute("amount"); Attribute timeAttr = new Attribute("time"); Attribute locationAttr = new Attribute("location"); Attribute classAttr = new Attribute("class", new ArrayList<>() {{ add("正常"); add("欺诈"); }}); ArrayList<Attribute> attributes = new ArrayList<>(); attributes.add(amountAttr); attributes.add(timeAttr); attributes.add(locationAttr); attributes.add(classAttr); Instances dataset = new Instances("transaction", attributes, 0); dataset.setClassIndex(3); DenseInstance instance = new DenseInstance(4); instance.setValue(amountAttr, amount); instance.setValue(timeAttr, time); instance.setValue(locationAttr, location); instance.setDataset(dataset); // 进行预测 double prediction = model.classifyInstance(instance); double[] distribution = model.distributionForInstance(instance); // 设置响应参数 request.setAttribute("amount", String.format("%.2f", amount)); request.setAttribute("time", time); request.setAttribute("location", location); request.setAttribute("prediction", prediction == 1.0 ? "欺诈" : "正常"); request.setAttribute("confidence", String.format("%.1f", distribution[(int)prediction] * 100)); // 转发到结果页面 request.getRequestDispatcher("result.jsp").forward(request, response); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("检测失败", e); } } } ``` 项目结构建议: ``` fraud-detection/ ├── src/ │ └── main/ │ ├── java/ │ │ ├── FraudModelTrainer.java │ │ └── DetectFraudServlet.java │ ├── webapp/ │ │ ├── index.jsp │ │ ├── result.jsp │ │ └── WEB-INF/ │ │ └── fraud_model.model ├── pom.xml ``` 需要添加的Maven依赖(pom.xml): ```xml <dependency> <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId> <artifactId>weka-stable</artifactId> <version>3.8.6</version> </dependency> ```
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