穿越Java - 开发框架篇 第三章 Spring Mvc | 第5节Spring Mvc中的静态资源处理

本文探讨了在SpringMVC框架下,如何解决.css/.js/.png等静态资源的访问问题,提供了三种解决方案:更改DispatcherServlet的url-pattern配置、配置<mvc:default-servlet-name>以及使用<mvc:resources>处理静态资源。

主题:Spring Mvc中的静态资源处理

开发环境

基于:IntelliJ IDEAMaven构建工具JDK1.8SpringBoot 2.3.4Spring4.3.28编写。

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原因

  • DispatcherServlet 的 url-pattern 配置为 /
    意思是:拦截所有请求,但是不包含 jsp,这样的话,就会造成 .css/.js/.png.... 这些静态资源无法找到对应的Handler处理器,报404错误。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • 若此url地址/ 来匹配的话 就会出现下图的css 样式未显示
    在这里插入图片描述

解决方案

方案一

  • 如果 url-pattern 配置为 *.do 一类的后缀型映射。
    在这里插入图片描述

方案二

  • url-pattern 配置为 在 / 的情况下,的处理:
    分析:如果,你配置了 / ,就会覆盖默认的配置。 意味着,在这种情况下,Tomcat默认的Serlvet不会工作。

  • 默认配置见下图:
    在这里插入图片描述

  • 我们可以让 Spring MVC 拿到请求以后,再转交回 Tomcat 默认的 Servlet 。
    即在spring的配置文件中 配置<mvc:default-servlet-name> 属性值,对应项目 部署到的 Web 服务器中的默认的Servlet的名字。见下图
    如果将来你的程序部署的环境不是Tomcat,这里的名字就有可能不叫 default。
    在这里插入图片描述

  • 底层实现: DefaultServletHttpRequestHandler
    在这里插入图片描述

   <mvc:default-servlet-handler default-servlet-name="default"/>

方案三

  • 直接使用Spring MVC 团队自己开发的 处理静态资源的处理器。

  • 好处:是可以引用类路径下的资源。

  • 即在spring的配置文件中 配置属性< mvc:resources >详见下图
    在这里插入图片描述

  • 底层实现: org.springframework.web.servlet.resource.ResourceHttpRequestHandler

	<mvc:resources mapping="/css/**/*.css" location="classpath:css/"/>
    <mvc:resources mapping="/css/**" location="classpath:css/"/>
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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