webwork拦截器interceptor 之 ActionInvocation 意义

最新推荐文章于 2018-05-11 11:57:52 发布
原创 最新推荐文章于 2018-05-11 11:57:52 发布 · 189 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Webwork #Blog

博客提供了一个链接http://neil-jh.iteye.com/blog/197355 ，原标签包含Webwork和Blog，推测该链接可能与Webwork相关博客内容有关。
iteye_8896
关注
webwork拦截器,验证,以及帮助文档
04-12
本篇将详细介绍WebWork中的核心概念——拦截器（Interceptor）以及验证（Validation）机制，并结合提供的帮助文档进行学习指导。 首先，我们来理解WebWork的拦截器机制。在WebWork中，拦截器是处理请求的关键组件，...
基于webwork拦截器的权限设计
fireflyindark的专栏
12-08 228
前段时间逛javaeye获得灵感，部分重新设计了公司项目的权限功能（如有雷同纯属巧合），现在在博客里总结一下。 原理是利用webwork拦截器拦截action，但细节处千差万别，下面看看我的。 先假设一个场景： 1、表单A有CRUD4个操作，分别对应4个权限。 2、每个操作分别对应若干action，如Create操作里包括Aaction、Baction。 3、当用户拥有C权限时，他应...
自定义webwork的Intercepter和Result实现简单工作流
老猫
12-20 176
佛山电信要求对寻宝的首页全新改版，当中出现了一个看上去不大，但有点头痛的问题。 从寻宝的首页里登录，如果验证码错误或者用户名密码错误，出现了原来互动平台的登录页面，非常不好看，这个问题必须着手改进。 从用户的角度来看这个流程，如果登录的时候不小心输错了验证码或用户名密码，最好是返回原来的页面，并提示出错信息；或者返回到一个专门的出错提示页面，让用户重新输入用...
WebWork教程- Interceptor(拦截器)
iteye_16661的博客
12-21 410
Interceptor（拦截器）将Action共用的行为独立出来，在Action执行前后运行。这也就是我们所说的AOP（Aspect Oriented Programming，面向切面编程），它是分散关注的编程方法，它将通用需求功能从不相关类之中分离出来；同时，能够使得很多类共享一个行为，一旦行为发生变化，不必修改很多类，只要修改这个行为就可以。   Interceptor将很多功能从...
webwork简单的权限拦截器
大烟斗的BLOG
11-24 367
在这里，我们通过一个简单的例子来演示如何用Interceptor来验证权限。 我们假设你的程序中已经写好了每个用户的权限，如A用户的权限是InsertUser.action,,,,或者更多，一个权限字符串。 在xwork.xml配置Interceptor，配置InsertUser.action. OK ! 下面是验证步骤： 1.用户访问InsertUser.action,触发Inter...
webwork拦截器interceptor 之 ActionInvocation
zhangxiong0797的专栏
11-18 872
“将Web页面中的输入元素封装为一个（请求）数据对象”,这个对象就是ActionInvocation类型.         对于Xwork 而言，前端的Webwork 组件为其提供的是一个Map 类型的数据结构。而Action面向的却是Model对象所提供的数据结构。在何时、何处对这两种不同的数据结构进行转换？         写一个辅助类完成这样的工作，并在每次Action 调用之前由框架代
webwork拦截器interceptor 之 ActionInvocation 意义(转载)
terry_whut的专栏
09-03 3389
 “将Web页面中的输入元素封装为一个（请求）数据对象”,这个对象就是ActionInvocation类型. 对于Xwork 而言，前端的Webwork 组件为其提供的是一个Map 类型的数据结构。而Action面向的却是Model对象所提供的数据结构。在何时、何处对这两种不同的数据结构进行转换？ 写一个辅助类完成这样的工作，并在每次Action 调用之前由框架代码调用他完成转换工作。 X
struts2拦截器interceptor 之 ActionInvocation 意
houjian1988的专栏
04-28 504
“将Web页面中的输入元素封装为一个（请求）数据对象”,这个对象就是ActionInvocation类型.         对于Xwork 而言，前端的Webwork 组件为其提供的是一个Map 类型的数据结构。而Action面向的却是Model对象所提供的数据结构。在何时、何处对这两种不同的数据结构进行转换？         写一个辅助类完成这样的工作，并在每次Action 调用之前由框架代码调
过滤器(Filter)和拦截器(Interceptor)的区别
热门推荐
无知人生，记录点滴
05-11 5万+
来自：http://www.cnblogs.com/luoyun/archive/2013/01/04/2844274.html过滤器(Filter)和拦截器(Interceptor)的区别Filter介绍      Filter可以认为是Servlet的一种“加强版”，它主要用于对用户请求进行预处理，也可以对HttpServletResponse进行后处理，是个典型的处理链。Filter也可以对...
WebWork拦截器的使用与自定义开发
### WebWork拦截器的使用与自定义开发 #### 1. 预打包拦截器的使用 ##### 1.1 文件上传处理 `fileUpload` 拦截器可自动处理多部分文件上传。它从请求中解析文件，并将文件、文件名和内容类型设置到你的动作中。 ##...
WebWork文件上传与拦截器使用指南
### WebWork 文件上传与拦截器使用指南 #### 1. 文件上传处理 在 Web 应用开发中，文件上传是一个常见的需求。在处理文件上传时，我们可以使用相同的参数名上传多个文件。例如，当表单中某个参数只发送一个文件时，...
深入理解Struts2拦截器机制
Struts2拦截器是基于WebWork框架发展而来的，是其核心和基础架构的一部分。许多关键功能，如国际化、数据转换和验证，都依赖于拦截器机制。拦截器允许在请求到达Action之前或之后执行额外的处理逻辑，增强了系统的...
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
11-26
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1)
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-26
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
最新发布
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-26
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
11-26
hanlp-portable-1.8.6 对应模型下载 data-for-1.7.5
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值