Struts2与Servlet实现耦合的方法总结

本文介绍了Struts2框架与Servlet技术如何实现耦合的多种方式,包括使用ActionContext进行属性设置与获取,通过实现特定接口如ServletContextAware、ServletRequestAware及ServletResponseAware来直接操作Servlet API,以及利用ServletActionContext类提供的静态方法。这些方法便于开发者在不同场景下灵活选择。

Struts2与Servlet实现耦合的方法

1、使用 ActionContext
   ActionContext.getContext().getSession().setAttribute(key,value)
   或
   ActionContext.getContext().put(key,value)

   HttpServletRequest  setAttribute   getAttribute  getParameters
   对应
   ActionContext   set  put  getParameterMap

 

2、通过实现以下接口
   ServletContextAware
   org.apache.struts2.util.ServletContextAware(接口)

   ServletRequestAware(接口)中的setRequest方法

   ServletResponseAware(接口)中的setResponse方法
  
3、通过类 ServletActionContext
   其中的方法都是static方法
   例: getRequest(),    getResponse(),    getActionContext()


首选ActionContext 单元测试最方便
其次ServletActionContext
最后ServletRequestAware、ServletResponseAware、ServletContextAware

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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