@PathVariable 和 @RequestParam

本文深入解析了Spring MVC中RequestParam和PathVariable的使用场景与区别。RequestParam用于获取URL中的查询参数,而PathVariable则用于捕获URL路径中的动态部分。文章通过具体代码示例,清晰地展示了两者的应用场景。
  • 一、代码实例
    • 首先,上两个地址:
    • 地址1:http://localhost:8989/SSSP/emps?pageNo=2
    • 地址2:http://localhost:8989/SSSP/emp/7
    • 如果想获取地址1中的 pageNo的值 ‘2’ ,则使用  @RequestParam ,
    • 如果想获取地址2中的 emp/7 中的 ‘7 ’   则使用 @PathVariable
    • 实例如下:
    • @RequestMapping(value="/getTaobao") public List<Taobao> doAddTaobao(@RequestParam(required = false) Integer status){ return taobaoService.getTaobao(status); } @RequestMapping(value = "/auditTaobao/{id}") public void doAuditTaobao(@PathVariable Integer id){ taobaoService.auditTaobao(id); }
    • 大道理不讲,原理也不分析就记忆一点,那一点呢? 看‘这个符号‘?’
    • 1、若获取的入参的 参数 是下面这种形式 就使用 @requestParam 去获取 参数‘2’
    • /emps?pageNo=2
    • 2、若获取的入参的 参数 是下面这种形式 就使用 @PathVariable 去获取参数 ‘7’
    • /emp/7
  • 二、详细讲解
    • RequestParam  汉语意思就是: 请求参数。顾名思义 就是获取参数的
    • PathVariable  汉语意思是:路径变量。顾名思义,就是要获取一个url 地址中的一部分值,那一部分呢?
    • RequestMapping 上说明了@RequestMapping(value="/emp/{id}"),我就是想获取你URL地址 /emp/ 的后面的那个 {id}的
    • @PathVariable是用来获得请求url中的动态参数的
    • 因此,就看‘?’ 若是想获取 ‘?’ 后面的pageNo 的值 ‘2’, 就使用RequestParam 。若想获取的是url 地址的一部分 ‘7’ 就使用PathVariable
  • 1、@pathVariable和RequestParam的区别:
    • 顾名思义,前者是从路径中获取变量,也就是把路径当做变量,后者是从请求里面获取参数,从请求来看:
    • /Springmvc/user/page.do?pageSize=3&pageNow=2
    • pageSize和pageNow应该是属于参数而不是路径,所以应该添加@RequestParam的注解。
    • 如果做成如下URL,则可以使用@PathVariable
    • someUrl/{paramId},这里的paramId是路径中的变量,应使用@pathVariable
  • 2、使用
    • @PathVariable
    • 当使用@RequestMapping URI template 样式映射时, 即 someUrl/{paramId},这时的paramId可通过 @Pathvariable注解绑定它传过来的值到方法的参数上。
    • @RequestParam
    • (1)常用来处理简单类型的绑定,通过Request.getParameter() 获取的String可直接转换为简单类型的情况( String--> 简单类型的转换操作由ConversionService配置的转换器来完成);因为使用request.getParameter()方式获取参数,所以可以处理get 方式中queryString的值,也可以处理post方式中 body data的值;
    • (2)用来处理Content-Type: 为 application/x-www-form-urlencoded编码的内容,提交方式GET、POST;
    • (3) 该注解有两个属性: value、required; value用来指定要传入值的id名称,required用来指示参数是否必须绑定;
内容概要:本文详细介绍了一个基于JavaVue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定JavaVue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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