struts2 学习,第一节

本文记录了在尝试实现Struts2的第一个示例时遇到的问题及解决方案。主要介绍了因缺少必要的依赖库导致的初始化失败错误,并给出了正确的依赖库清单。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

从昨天开始系统学习struts2,不过在第一个例子:HelloWorld的时候就出现问题了。按照网上的教程写好例子,在Eclipse里运行。提示下面的错误:  

在遍访了度娘和谷歌大婶后,终于找到了一位前辈的解决办法,

原来是struts2的jar里面。除了基本的:

commons-logging-1.0.4.jar

freemarker-2.3.16.jar

ognl-3.0.jar

struts2-core-2.2.1.jar

xwork-core-2.2.1.jar

以外,还要导入:

commons-fileupload-1.2.1.jar

commons-io-1.3.2.jar

javassist-3.7.ga.jar 在E:/software/struts-2.2.1/apps /struts2-blank-2.2.1.war中)

将这三个包加到工程里面后,在运行,就好了。

 

而且在eclipse中开发struts2工程时,要注意,发布过程中,要确定一下,eclipse是否将src下的struts。xml文件发布到WEB-INF中的classes中。

如果没有的话,还需要手动的发布一下。

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值