谈谈ET-MVC的路由映射功能

1、根据请求URL映射到控制器和操作的功能由RouteTable进行登记,比如系统默认会有这样的映射规则:

        Route defaultRoute = new Route("$controller/$action/$id", DefaultRouteHandler.class);
        routes.add(defaultRoute);

即按照“控制器/动作/ID”的方式进行匹配,使用默认的路由处理DefaultRouteHandler,在映射控制器时支持分包功能,将控制器类可以按包分成多个控制器包。比如:

http://localhost:8084/myweb/ca/config/test/23将映射成{controller="controllers.ca.ConfigController",action="test",id="23"}

http://localhost:8084/myweb/user/login将映射成{controller="controllers.UserController",action="login"}

 

2、可以自定义路由规则,比如

        Route route = new Route("blog/$year/$month/$day", "blog", "show", DefaultRouteHandler.class);
        RouteTable.addRoute(0, route);

将插入新的路由规则,其优先级在默认路由之上,这时

http://localhost:8084/myweb/blog/2008/02/03将映射成{controller="blog",action="show"},并设置参数year,month,day。

 

3、可以实现RouteHandler接口,以实现自定义路由映射处理方法。

 

GRAILS的控制器还没能进行分包,ROR可以按模块进行划分,ET-MVC对controller的匹配是可以进行分包。欢迎大家讨论一下这种路由映射规则如何?

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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