Struts2初步学习小结

本文总结了Struts2的基本学习,包括框架的意义和原理、环境搭建、属性驱动与模型驱动、拦截器的使用、OGNL和表单标签等内容。强调了表单标签和控制标签的熟练掌握,以及对反射的消化理解。随着学习深入,计划进一步研究Hibernate并为蓝桥杯比赛做准备。

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本次学习了struts2的基本知识。
1.学习了Struts2框架的意义和基本原理
2.Struts2 环境搭建。基本配置文件编写, http请求流转过程./bean constant oackage include等标签。
3.Struts2 属性驱动|(属性setter,getter)和模型驱动(模型实例+getModel()),标签实现模型驱动(),封装数据核心机制(反射模拟封装过程),再次温习了反射。
4.拦截器获取Web资源模式,静态对象获取Web资源模式,推荐方式和登录实例:extends ActionSupport
5.OGNL,表单标签,逻辑控制标签

<s:if test="#score>=60">及格</s:if>
<s:elseif test="#score>30">学渣</s:elseif><s:iterator value="#bookList" id="bookName">
    <s:property value="bookName"/>
</s:iterator>,
数据标签<s:set name="" value=""/><s:property value="" />

6。拦截器概述,通配符详解(action的*),拦截器的实现

<a href="<%=path %>/Users_add!add.action">添加</a><br>
默认拦截器<default-interceptor-ref name="AllInterceptor"/>

引入队栈:多个拦截器包
全局返回
方法拦截器
point:表单标签应当熟悉,控制标签需要更加深入熟练,反射需要消化以及逐渐学会掌握
渐渐已近三月,四月蓝桥杯比赛,准备工作如期进行。javaweb学习不曾停步,准备入Hibenate.名副其实的双进程。比赛完尚需学习数据结构,计算机网络。六月底可否学完?寻一份实习,多接触实际项目,九月准备投入秋招?I don’t know.Just got my work done contently.

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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