struts2 action中获得session request response

本文介绍如何在Struts2框架中通过两种方式(非IoC方式与IoC方式)获取请求、响应及会话等核心对象。非IoC方式利用ActionContext类及其静态方法getContext()来获取当前Action的上下文对象,进而获取其他对象;IoC方式则通过实现特定接口,并借助容器自动注入的方式完成对象获取。

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1、非IoC方式

 

     要获得上述对象,关键Struts 2中com.opensymphony.xwork2.ActionContext类。我们可以通过它的静态方法getContext()获取当前Action的上下文对象。有了这个对象我们想获得其他几个对象就好办了 

        ActionContext ctx  =  ActionContext.getContext();
        Map session 
=  ctx.getSession();

     细心的朋友可以发现这里的session是个map对象在Struts2中底层的session都被封装成了Map类型我们可以直接操作这个map 进行对session的写入和读取操作而不用去直接操作HttpSession对象

     另外,org.apache.struts2.ServletActionContext作为辅助类(Helper Class),可以帮助您快捷地获得这几个对象。

      HttpServletRequest request  =  ServletActionContext.getRequest(); 
      HttpServletResponse response 
=  ServletActionContext.getResponse(); 
      HttpSession session 
=  request.getSession();



2、IoC方式(这种方式在tapestry中也是这样实现的)

     要使用IoC方式,我们首先要告诉IoC容器(Container)想取得某个对象的意愿,通过实现相应的接口做到这点。具体实现

public class IoCServlet  extends  ActionSupport  implements  SessionAware, ServletRequestAware, ServletResponseAware {

    
private  Map session;
    
private  HttpServletRequest servletRequest;
    
private  HttpServletResponse servletResponse;    
    
   

    
    publicvoid setSession(Map session) {
        
this .session  =  session;
    }
    
    publicvoid setServletRequest(HttpServletRequest servletRequest) {
        
this .servletRequest  =  servletRequest;
    }
    
    publicvoid setServletResponse(HttpServletResponse servletResponse) {
        
this .servletResponse  =  servletResponse;
    }
    

}
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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