Structs简单总结

1、关于namespace。namespace其实就是一个虚拟路径的开头,比如定义为/user,那么在前台页面访问的地址应该是/user/xxx,然后根据structs的xml配置文件中的配置来进入不同的servlet处理后再根据返回值进行不同的跳转。一般来说是用继承actionsupport类的方式,然后在action的标签中定义method属性,毕竟一直用execute也累。

2、可以通配符配置路径,{1},{2}这样的写法都是通过前台传回的数据截取对应位置上的字符串数据拿来自己用,相当简单。

3、当然也可以在xml文件中放入后台的数据,方法忘了,看来得查查啦。

4、xml中result的配置可以加入路径传递参数。

structs的主要的思想是什么?个人认为是虚拟路径经过servlet处理后转到真实路径。中间会有一些小功能,参数的传递问题啊,乱码的解决问题啊,简化取值赋值过程啊等等。但总不会离开这一条线

                                       1、 前台页面要跳转到一个路径上去                                                     1、 例子:form action=/user/userWoqu

                                        2、经过一个action(servlet)处理一下呗                                           

                                                                          2、例子:<package ><action name=“”  class=“” method=""><result name="">/douniwan.jsp</result</action</package>

                                                                       2的解说:这个class一般来说要继承actionsupoort,如果没有method,那么就要再加上override其中的execute()方法                       

                                        3、跳转到真实页面                                                                                3、根据上面的action返回的字符串名(result中的name值)的不同,跳到不同页面


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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