struts2与spring3整合

本文详细介绍了如何在Spring框架中整合Struts2,包括引入相关依赖、配置web.xml文件、设置applicationContext.xml及struts.xml文件,并强调了在配置过程中确保两者名称一致性的重要性。同时,文中还指出了在整合过程中遇到的主要问题集中在包的引入上。

最近学习到spring,需要整合struts2,以下是自己的一点心得体会;

首先,引入struts2和spring的核心包,除此以外,还要将struts2-spring-plugin-2.3.14.3.jar和spring web的包都引进来,log4j哪个版本高用哪个;

然后配置web.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5" 
	xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" 
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
	xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee 
	http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd">
  <display-name></display-name>	
  <welcome-file-list>
    <welcome-file>index.jsp</welcome-file>
  </welcome-file-list>
  <!-- 配置struts2 -->
  <filter>
  	<filter-name>struts2</filter-name>
  	<filter-class>
  		org.apache.struts2.dispatcher.ng.filter.StrutsPrepareAndExecuteFilter
  	</filter-class>
  </filter>
  <filter-mapping>
  	<filter-name>struts2</filter-name>
  	<url-pattern>*.action</url-pattern>
  </filter-mapping>
  
  <!-- 配置spring监视器 -->
  <context-param>
  	<param-name>contextConfigLocation</param-name>
  	<param-value>/WEB-INF/classes/applicationContext.xml</param-value>
  </context-param>
  <!-- 开始监听 -->
  <listener>
  	<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
  </listener>
</web-app>

接着是配置applicationContext.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
             xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
             xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
             xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
             xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
                     http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
                     http://www.springframework.org/schema/context
                     http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.0.xsd
                     http://www.springframework.org/schema/aop
                     http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd
                     http://www.springframework.org/schema/tx
                     http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd">
                 
	<bean id="userDao" class="com.liudw.ssh.dao.UserDaoImpl"/>
	
	<bean id="userManager" class="com.liudw.ssh.service.UserManagerImpl">
		<property name="userDao" ref="userDao"/>
	</bean>
	
	<bean id="userAction" class="com.liudw.ssh.action.UserAction">
		<property name="userManager" ref="userManager"/>
	</bean>
</beans>

接着是配置struts.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.1//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts-2.1.dtd">
<struts>
	
	<constant name="struts.objectFactory" value="spring"/>

	<package name="user" namespace="/" extends="struts-default">
		<action name="adduser" class="userAction" method="add">
			<result>/login_success.jsp</result>
		</action>
	</package>
</struts>    
注意"userAction",此两处必须完全一致;

主要问题还是引包的问题。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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