Struts2 一天学会 还整合spring,Hibernate

本文档详尽介绍了Struts2框架的基础及高级特性,包括Spring与Hibernate的整合、表单重复提交的预防措施、OGNL表达式的运用、国际化资源文件配置、手动与XML输入验证、自定义拦截器及转换器的实现、动态方法调用、常量配置详解及多种转发类型的使用。
[color=red][b]附件中有一文档,总结的比较详细,准一天学会。[/b][/color](如果好就给个评论吧! :arrow: )
1.struts2基础
2.Struts2 spring hibernate 整合
3.阻止表单重复提交
4.struts2标签利用
5.OGNL表达式
6.配个各种范围的国际化资源文件
7.手动输入校验,xml输入校验
8.Struts2.拦截器
9.文件上传
10.自定义转换器
11.动态方法的使用
12.Struts2的各种常量配置
13.Struts的各种转发类型 Dispatcher Redirect RedirectAction PlainText
等....
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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