Struts2接受Web参数

本文介绍了在Struts2框架中接收HTTP请求参数的多种方式,包括直接接收简单数据类型、使用实体对象以及通过实现特定接口接收参数的方法,并强调了配置的重要性。

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    在Struts中是不能使用request来接收参数的,那么怎么使用request来接收参数呢?要使用下列方式接受Web传递过来的参数,第一要把Struts2的配置配好才能使用哦。注意下web.xml的struts2的2.0版本配置可能会有问题,存在一个Bug。

 第一种简单数据类型接受参数

private int page ;
public void setPage ( int page ){
       this.page = page;
}

第二种,使用持久层实体来接受参数,一般都使用这种方式。

private User user;
public void setUser( User user)
       this.user = user;
}

第三种:使用ModelDriven接受参数,需要实现ModelDriven

public class UserAction extends ActionSupport implements ModelDriven<User>{
    private User user = new User();
    public  void setUser(User user){
         this.user = user;
    }

}

那么在struts2中我就想使用request来接受参数呢,怎么办?

很简单,我们就使用上面的第二种方式来接受这个request。但是必须实现RequestAware。这里面蕴涵了一个思想:Inverse of control  IOC控制反转。

public class LoginAction extends ActionSupport implements RequestAware
{
 private Map<String,Object> request;
public void setRequest(Map<String,Object> request){
    this.request = request;
}
}




                
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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