struts2 国际化

http://www.cnblogs.com/langlang/archive/2010/01/14/1647627.html

在struts2中需要做国际化的有:
jsp页面的国际化,action错误信息的国际化,转换错误信息的国际化,校验错误信息的国际化
在之前的例子中已经做过和国际化相关的例子了,在struts.xml中配置过

1. <constant name="struts.custom.i18n.resources" value="message"></constant>

其中的message就是国际化资源文件的baseNmae。
我们先看看简单的在jsp中进行国际化
在src目录下新建message_en_US.properties,内容为
hello=add user
新建message_zh_CN.properties文件,内容为
hello=\u589e\u52a0\u7528\u6237
然后修改register2.jsp
要想使用国际化显示,可以将信息添加到<s:text></s:text> 标签中,也可以放在<s:i18n></s:i18n> 中,
在这里,先使用标签 <s:text></s:text>
增加以下内容:
<s:text name="hello"></s:text>
重启服务器后,浏览该页,默认会显示出“增加用户”,可以在IE中打开Internet选项,在常规中选择语言,增加英语(美国)[en-US],然后设置为第一项,刷新就可以看到输出“add user”。
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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