SpringMVC——拦截器

本文详细介绍了如何在Spring MVC框架中创建和配置拦截器,包括创建Java类继承HandlerInterceptorAdapter并重载方法,以及在mvc.xml文件中配置拦截器路径和排除路径。

1.创建拦截器

  创建一个java类,继承 HandlerInterceptorAdapter,重载里面的方法;

  方法介绍:第三个方法在请求发送到Controller的时候首先进行拦截

                    参数列表:(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex)

                    第二个方法是在请求完成后返回前端的时候进行拦截

                    参数列表:

                  (HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView)

 

                    最后一个方法是当第一个拦截器执行后,前提示执行后,最后执行

                    参数列表:(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler)

  

 

2.配置mvc.xml文件

<mvc:interceptor>
<mvc:mapping path="/**"/>
<bean class="com.xc.os.common.interceptor.LimitInterceptorForAdmin"></bean> 
</mvc:interceptor>

<bean>:拦截器的位置;

<mvc:mapping path="/**"/>:配置拦截请求的路径,指定拦截那一些请求(**代表拦截包括二级以上目录的请求)

<mvc: exclude-mapping path="url"/>:配置不拦截的请求

 

以上,就是拦截器的配置

 

 

 


 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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