Struts2整合Spring的想法-1

最近在学习Struts2,对关于Struts2整合Spring有自己的一点想法

 

Struts2整合Spring的好处就是利用Sping的IoC(翻转控制器)和DI(依赖注入)的功能,这两个功能是Sping中最核心也是最引人注目的两功能

 

举个自己理解的一个例子:

 

一个jsp页面请求Struts2的一个Action实例,这个Action实例主要完成对数据库数据的读取。

 

1、jsp的页面请求会被过滤器拦截,在struts.xml文件中找到了对应的Action实例;

2、Action实例是由Spring的bean工厂产生的(使用到了Spring的IoC-反控制器);

3、在使用Spring的DI(依赖注入)功能,将与数据库打交道的对象(一般是DAO对象)注入到Action中;

4、在Spring的配置文件(一般是applicationContext.xml)中查找DAO对象;

(以上步骤从4-3-2-1看才是程序运行的主要步骤,之所以反过来写是为配合这个jsp页面请求的例子来说明执行步骤)

 

将DAO对象用DI(依赖注入)的方法放入Action实例中的作用就是减少代码之间的耦合性(使代码之间的依赖程度减小)

这是我现在所能想到的Struts2整合Spring的一个好处。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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