j2ee学习笔记

struts使用总结

一、首先配置struts的开发环境

1、官网下载jar包


2、配置web.xml


3、写好action后编写并配置struts.xml


二、了解怎么由jsp页面向action传数据

  • jsp页面表单的name属性和action中成员变量相同,并且同时是指该成员变量的getter/setter方法

三、校验表单内容,向jsp页面返回结果

方法一:使action继承于ActionSupport类,编写validate方法,在里面校验表单内容,然后用addFieldError(键,值)方法,以键值对的方式返回,jsp页面用struts标签接收变量并显示

方法二:配置*-validation.xml文件,在里面校验表单数据

<field name="user.username">
        <field-validator type="requiredstring">
            <param name="trim">true</param>
            <message key="用户名必填!"/>
        </field-validator>

    </field>   

四、总的项目目录



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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