FreeMarker与Struts2结合的部署

本文介绍了Struts2框架如何与FreeMarker模板引擎配合使用。主要内容包括:无需在web.xml中配置FreeMarker;解决FTL文件编码问题;以及在struts.xml中配置FreeMarker类型的视图结果。
1. 在web.xml中不需要同struts1般部署FreeMarker了;原因网上说是由于Struts2本身便集成了FreeMarker,<<Struts2权威指南>>一书说是Struts2的标签本身就是用FreeMarker编写的.
2. 由于 ftl 文件默认编码为 GBK,但页面上无法显示,后经高手指点----需在项目属性中将 Text file encoding 编码改为 UTF-8.
3. 在 struts.xml 配置文件中跳转到 ftl 页面时,需要在 <result >中添加 type="freemarker ">您要跳转的ftl页面</result> 
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MOAMOP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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