struts2自定义拦截器及其配置(备份)

本文介绍了一个自定义的日志拦截器实现,用于记录Struts2应用中Action的调用详情,包括方法名、参数等信息,并针对保存操作进行特别标记。

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

代码:

 

package com.web.action;

import java.util.Date;
import java.util.Map;

import com.opensymphony.xwork2.ActionInvocation;
import com.opensymphony.xwork2.interceptor.Interceptor;

public class HistoryLogStack implements Interceptor {

    /**
     *
     */
    private static final long serialVersionUID = -1385902554116735266L;

    public void destroy() {
        System.out.println("日志拦截器销毁...");
    }

    public void init() {
        System.out.println("日志拦截器初始化...");
    }

    public String intercept(ActionInvocation invocation) throws Exception {

        System.out.println("日志拦截器已经开始启动..");
       
        String result = invocation.invoke();
       
        String actionName= invocation.getAction().getClass().toString();
        String method = invocation.getProxy().getMethod();
        final Map <String,Object> parameters = invocation.getInvocationContext().getParameters();
        System.out.println("Action: " + actionName + ", Method: " + method);
       
        System.out.println("拦截的参数为:");
        for (Map.Entry<String, Object> map : parameters.entrySet()) {
            System.out.println(map.getKey() + "--" + map.getValue());
        }
       
        if(method != null && method.startsWith("save")){
            System.out.println("Execute save method..." + new Date());
        }
       
        return result;
       
    }
   
       
}

 

配置:

<interceptors>
            <interceptor name="historyLog" class="com.web.action.HistoryLogStack" />
            <interceptor-stack name="myDefStack">
                <interceptor-ref name="historyLog" />
                <interceptor-ref name="paramsPrepareParamsStack" />
            </interceptor-stack>
        </interceptors>
        <default-interceptor-ref name="myDefStack" />

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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