自定义MVC

本文详细介绍自定义MVC框架的具体实现步骤,包括定义控制Servlet、处理请求路径、配置属性文件、实例化处理类及使用多态等关键技术点。

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自定义MVC的步骤


1.定义个Servlet(ActionServlet)控制所有的*.do请求

2.获得请求路径(request.getRequestURI()),截取到后面的请求名(cname)

3.在WEB-INF下创建一个config.properties文件,保存一个键值对,根据不同的请求得到其对应的Class,同时创建好对应的处理类

4.在Servlet的init方法中加载配置文件

Properties config=new Properties();

String path=this.getServletContext.getRealPath();//得到其绝对路径

path=path+"/WEB-INF/config.properties";

config.load(new FileInputStream(path));//加载到内存中

this.getServletContext.setAttribute("config",config);//存入到application中

5.到dopost方法中取出application中的数据,结合前面取到的请求名得到其对应的类名

Properties config=(Properties )this.getServletContext.getAttribute("config");

  String className=config.getProperty(cname);

6.将"/WEB-INF/config.properties"存入到web.xml文件中,并通过代码取出

String sname=this.getServletContext.getInitParameter("config");

7.根据取出来的类名(全路径名),实例化对象

Class.forName(className).newInstance();

8.新建一个接口(Action),声明方法execute();将所有的实现类继承action接口

9.将Class.forName返回的对象统一为转换为Action,再统一的调用execute()方法(多态)

10.修改接口的方法execute(),让其带参数(request,response),其所有的继承类对应的做修改,保证能从ActionServlet传送到对应页面

11.将Action存入到一个池中,步骤:现在init方法中建立一个池(Properties),再在dopost方法中判断,以保证每一个类只会被实例化一次




内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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