struts2搭建开发流程要点

本文介绍了Struts2框架的基本配置方法,包括web.xml中过滤器的设置、struts.xml的编写,以及如何通过动态方法调用和通配符进行Action的调用。同时涵盖了Action参数接收的三种方式。

1,web.xml中添加如下struts2的过滤器,即所有的servlet请求都过滤

 

  <display-name>struts2_spring</display-name>

   <filter>

  <filter-name>struts2</filter-name> 

  <filter-class>org.apache.struts2.dispatcher.ng.filter.StrutsPrepareAndExecuteFilter</filter-class> 

  </filter>

  <filter-mapping>

  <filter-name>struts2</filter-name> 

  <url-pattern>/*</url-pattern> 

  </filter-mapping>

2在src源文件夹下添加struts.xml 内容如下

 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>

<!DOCTYPE struts PUBLIC

    "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.0//EN"

    "http://struts.apache.org/dtds/struts-2.0.dtd">

 

<struts>

    <constant name="struts.devMode" value="true" />

    <package name="path" extends="struts-default" namespace="/">

        <action name="testAction" class="action.TestAction">

            <result name="success">/success.jsp</result>

        </action>

    </package>

</struts>

其中 <constant name="struts.devMode" value="true" />指明支持热部署,开发时期需要。这样我们对XML修改都会热部署。
<constant name="struts.i18n.encoding" value="utf-8" />指明传输编码
现在我们就可通过  http://localhost:8080/项目名/testAction      访问那个action了
DMI(动态方法调用)http://localhost:8080/项目名/testAction !run  现在访问的就是那个action里run方法了,这个方法要返回一个string和相应的result匹配。
通配符
<action name="test*Action" class="action.TestAction"   method="{1}">
<result>/student{1}.jsp</result>
</action>
这样如果我们的URL是testrunAction那么我们将调用TestAction的run方法,返回地址是studentrun.jsp
class没有配的话,默认调用的是ActionSupport
默认的方法是 execute()
result默认是success
我们可以DMI调用,或者通配符调用。
struts2与struts1不同的是每次都会new一个新的Action
ActionSupport提供了一些方便的方法
相对路径的问题,路径不是jsp的实际位置,而是映射位置。
解决方案:用绝对路径,
/项目名/xxxx.jsp  (项目名是上下文,可以由request.getContextPath()得到)
html标签<base href=" ">可以设置当前页面前缀地址,这样我们就还是可以用相对路径了
Action内参数的接收.
http://xxxx/xxAction!run?name=jsun&age=1
方式一:散装数据传送
Action内设置两个参数
String name;
int age;
并设置get,set方法;
struts2会自动类型转换并把值传进去。struts2是以方法名来分辨的。
方式二:打包数据传送,DomainModel域模型传送
Action内设置
User user;(同样需要get,set方法)
Url为   http://xxxx/xxAction!run?user.name=jsun&user.age=1
同样成功。
 注意:如果User的属性不只有name和age,那么应该用DTO,或就散装传送
方式三:implements ModelDriven<T>接口       (不常用)
User user =new User();   // 注意自己new
 @override
User getModel(){return user;}
url 为 http://xxxx/xxAction!run?name=jsun&age=1
方式三的实现过程是  
调用action的getModel()-----返回T------T.setName()和T.setAge()----返回T
 
 
 
 
 
 
 

 

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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