Struts2学习笔记5_Action的搜索顺序

本文详细解释了在Struts2框架中通过URL路径查找Action的过程,从最具体到最通用的namespace查找策略,直到最终在默认namespace下查找。

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

1. 例如url是http://server/struts2/path1/path2/path3/test.action

 

2.首先寻找namespace为/path1/path2/path3的package,如果不存在这个package则执行步骤3;如果存在这个package, 则执行步骤6.

3. 寻找namespace为/path1/path2的package,如果不存在这个package,则转至步骤4;如果存在这个package, 则执行步骤6.

4. 寻找namespace为/path1的package,如果不存在这个package则执行步骤5;如果存在这个package, 则执行步骤6.

5. 寻找namespace为/的package,如果存在这个package,,则在这个package中寻找名字为test的action,当在package中找补到action或不存在这个package时,都会去默认namespace的package里面寻找action,如果还是找不到,则页面提示找不到action

 

6.共有部分: 在这个package中寻找名字为test的action,当在该package中寻找不到action时就会到默认namespace的package里面寻找action(默认的命名空间为空字符串,即namespace=""或没有配置namespace的package),如果在默认namespace的package里面还没有找到该action,页面提示找不到action.

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。
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