[转载]spring mvc 也能实现 ror 类似的URL路由

本文探讨了SpringMVC框架如何实现类似Ruby on Rails的惯例优先原则(CoC),简化URL路由配置,并通过示例展示了如何使用ControllerClassNameHandlerMapping进行URL映射。

spring mvc 也能实现 ror 类似的URL路由 [http://wutaoo.iteye.com/blog/205292]

关键字: spring mvc ruby on rails coc 看过ror的朋友一定知道它所体现的一个核心思想就是惯例优先原则(convention over configuration),一想到那方便,就觉得很舒服。

一直用struts开发一定,一定很厌烦struts的 .xml配置文件映射的action.那个文件多么笨拙,缺乏灵性。

SpringMVC在2.0后也引入了CoC,请简单描述一下SpringMVC的CoC。


WelcomeController映射到'/welcome*'这个URL

HomeController映射到'/home*'这个URL

IndexController映射到'/index*'这个URL

RegisterController映射到'/register*'这个URL

DisplayShoppingCartController映射到'/displayshoppingcart*'这个URL

怎么实现呢?

只需要配置这个HandlerMapping就可以实现这个映射了。

引用
<bean class="org.springframework.web.servlet.mvc.support.ControllerClassNameHandlerMapping "/>



spring 的COC原则还不止在URL映射中。具体内容请看

13.11. 惯例优先原则(convention over configuration)

spring能这样做,在你看了它的mvc分发流程后,实在不会觉得什么可奇怪的。因为一开始它的设计就太强大了,怎么变都不会让人吃惊的。我喜 欢叫它 积木做的变形金刚.

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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