Struts1 基础(二)

本文介绍了Struts1框架,这是一个基于MVC模式的开源框架,适用于使用Java Servlet和JSP构建Web应用程序。文章详细阐述了Struts1的组成部分,包括模型(FormBean)、视图和控制器,以及其核心控制器ActionServlet的工作原理。此外还介绍了Struts1的优点,如清晰的MVC实现、丰富的标签库、页面导航机制等。

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1.认识 strust1

Struts1是一个开发基于MVC模式的应用架构的开源框架,是利用java servlet jsp 构建的web应用的一项非常有用的技术。
组成:
   A模型 FormBean
   B视图
   C控制器
      核心控制器 ActionServlet 由Struts1 提供
      业务逻辑控制器:自己写的Action
优点:
1.实现了MVC 简单清晰易用
2.有丰富的标签库 提高开发效率
3.页面导航  ---struts-config.xml
4.提供了Exception 处理机制
5.数据库连接池管理
6.I18N 国际化


2.处理流程
Web应用启动时加载并初始化ActionServlet。
ActionServlet从struts-config.xml文件中读取配置文件,并且存放到各种配置对象中,启动后的处理流程如下:
客户端---Http---ActionServlet(Struts-config.xml)---Action(ActionForm,javaBean,DB)---Jsp---Http---客户端
  • 大小: 28.2 KB
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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