Struts2框架开发环境配置

本文详细介绍如何在MyEclipse中搭建Struts2框架开发环境,包括创建动态Web项目、导入必要的jar包、配置web.xml及struts.xml文件等步骤,并提供在网络受限环境下配置struts.xml的方法。

Struts2搭建开发环境

第一步:

新建一个动态的web工程

    

第二步:

导入Struts2的一些架包,jar的包有很多,根据自己的所需,选择性导入到项目中

 

第三步:

配置web.xml文件

 

第四步:

在项目的src文件夹下,新建一个struts.xml文件

 

再配置struts.xml文件

 

在有网的情况下,配置时会有提示

 

 

 

当没有网络的情况下,提示就会消失,这时我们采用,从本地导入的方式

 

A)、复制http://struts.apache.org/dtds/struts-2.3.dtd该链接

B)、点击MyEclipse—->preferences

 

 

C)、在文本框中输入xml,点击xml catalog,然后点击add,点击,file system···

 

 

D)、找到你下载并解压好的Struts框架压缩包

 

路径是,你解压的路径下的struts-2.3.15.3\src\core\src\main\resources,然后点“打开”

 

E)、点击key type,选择URI

 

 

F)、再在key这里,粘贴上我们之前复制的链接就OK了

 

 

到此,Struts2框架就配置完成了

 

除此之外,还有一种配置方式

 

这种方式,是MyEclipse编译器,自己带的

 

 

1)、新建一个动态的web工程,单击右键,选择MyEclipse—–>add struts capabi···

2)、选择版本,和拦截范围

 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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