struts2笔记之第三讲

本文介绍Struts2框架如何通过多个配置文件支持团队开发,包括配置文件的命名规范及如何在主配置文件struts.xml中引入其他配置文件。
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描述:struts2对团队开发的支持(多配置文件) 这样就可以使用多个配置文件来完成团队开发的支持
配置文件
一般命名:按模块划分
---struts-user-mgr.xml 用户管理
团队开发的支持

1.可以为某个模块建立单独的配置文件,该配置文件的格式应该需要和struts.xml文件的格式一致
2.在struts.xml配置文件中采用<include>标签引入

例子
struts.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.0//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts-2.0.dtd">
<struts>
<!--当struts.xml配置文件发生修改,会立刻加载,在生产环境下最好不要配置-->
<constant name="struts.configuration.xml.reload" value="true"/>
<!--会提供更加友好的提示信息-->
<constant name="struts.devMode" value="true"/>
<!-- 使用多个配置文件来完成团队开发的支持 采用include 引入外部配置文件 -->
<include file="struts-user-mgr.xml" />

<!-- <include file=".......xml" />
<include file=".......xml" />
-->
</struts>


按模块划分的文件
struts-user-mgr.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.0//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts-2.0.dtd">
<struts>
<package name="struts2" extends="struts-default">
<action name="login" class="com.struts2.LoginAction">
<result >/login_success.jsp</result>
<result name="error">/login_error.jsp</result>
</action>
</package>
</struts>


其他的文件请参见前面章节
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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