struts2 验证 笔记

本文详细介绍了Struts2框架中的验证机制,包括局部验证和全局验证两种方式。局部验证针对具体Action创建同名properties文件进行细致化验证;全局验证通过在struts.xml配置文件中设置全局变量并创建message.properties文件实现。

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struts2验证分局部验证和全局验证,今天复习的内容为:

1.局部验证

        对某个具体的Action做细致化验证,那么在此action所在目录下创建一个同名称的properties文件,如对LoginAction.java进行局部验证,则创建一个LoginAction.properties文件,文件内容形如:

         invalid.fieldvalue.username=userName error

        中文需转成unicode编码,(可调用jdk中自带的native2ascii工具进行转换). 注意:invalid.fieldvalue 不要写错


2. 全局验证

     全局验证可以对整个工程中进行匹配验证,做如下操作来实现:

     1.struts.xml中间中配置全局变量

             <constant name="struts.custom.i18n.resources" value="message"></constant>

          注意:struts.custom.i18n.resources 不要写错,固定写法

      2.在struts.xml同级目录下创建 message.properties 文件,文件内容为:

          xwork.default.invalid.fieldvalue={0} error

          注意:xwork.default.invalid.fieldvalue 不要写错



注意:在获取了客户端请求后,struts2会对表单数据先进行局部验证,若无局部验证则进行全局验证,二者皆无则验证。 表单发送到servlet后是先进行转换再进行校验。:)

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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