Spring实战4 第6章 渲染Web视图

本文介绍Spring MVC中视图解析器的工作原理,重点讲解了InternalResourceViewResolver的配置及如何解析JSP视图。此外,还介绍了Spring提供的两种支持JSP视图的方式,并演示了如何使用Spring的Jsp库。

6.1 理解视图解析(一带而过,哈哈)
首先Spring视图解析器的工作就是确定用哪一个视图来渲染模型。InternalResourceViewResolver这个视图解析器一般会用来解析JSP视图。
6.2 创建JSP视图
Spring提供了两种支持JSP视图的方式
1,InternalResourceViewResolver将视图名解析为JSP文件。如果在页面中用了JSTL的话,它还能够将视图解析为JstlView形式的Jsp文件。
2,Spring提供了两个Jsp标签库,一个用于表单到模型的绑定,另一个提供了通用的工具类特性
6.2.1 配置适用于JSP的视图解析器
我们可以按如下方式配置InternalResourceViewResolver

@Bean
public ViewResolver viewResolver(){
   InternalResourceViewResolver resolver = new InternalResourceViewResolver();
   InternalResourceViewResolver.setPrefix("");
   ......
   return resolver ;
}

其中如果我们想让视图解析器将视图解析为JstlView的话,只需设置它的viewClass属性即可。
resolver.setViewClass();
6.2.2 使用Spring的Jsp库
为了使用表单绑定,首先要在JSP页面中对其进行声明。

blabla...哈哈哈
本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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!
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