Struts2(2):Struts2的输入检验

本文介绍了一个基于Struts2框架实现的简单登录验证流程。通过创建JSP页面并利用Struts2标签完成表单输入,同时在Action类中实现了逻辑校验与错误反馈。此外,还详细展示了如何配置struts.xml文件来处理不同的结果。

1:新建一个login2.jsp,使用Struts2的标签编写JSP文件

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="ISO-8859-1"%>
<%@ taglib prefix ="s" uri="/struts-tags"%>
<html>
  <body>
    <s:form action="login">
    	<s:textfield name="username" label="username"></s:textfield>
    	<s:password name="password" label="password"></s:password>
    	<s:submit></s:submit>
    </s:form>
  </body>
</html>

2:修改了原来的execute,validate方法,

    在execute方法中加入逻辑校验,即进行密码的判断,如果用户名是hello,密码是wordl,则正确,跳转到success,否则错误,提示username or password error。

    在validate方法中加入判空校验,fieldError中如果有值,则自动跳转到struts.xml配置文件中 action中result为input对应的页面。

public String execute() throws Exception {
		if("hello".equals(this.getUsername().trim()) && "world".equals(this.getPassword().trim())){
			return SUCCESS;
		}else{
			this.addFieldError("username", "username or password error");
			return "failer";
		}
	}
	
	public void validate() {
		if (null == this.getUsername() || "".equals(this.getUsername().trim())) {
			//只有jsp页面使用STRUTS标签,FieldError里的值才能显示在页面上。
			this.addFieldError("username", "username required");
		}
		if (null == this.getPassword() || "".equals(this.getPassword().trim())) {
			this.addFieldError("password", "password required");
		}
	}

 3,struts.xml文件如下:

<package name="struts2demo" extends="struts-default">
		<action name="login" class="com.test.action.LoginAction">
			<!--input标签表示,如果action中validate方法的FieldError中有值,就会跳转到input标签指定的JSP页面-->
			<result name="input">/login2.jsp</result> 
			<result name="success">/result.jsp</result>
			<result name="failer">/login2.jsp</result>
		</action>
	</package>

 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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