Struts2 token 原理


token 拦截器用来解决表单重复提交的问题, 什么情况下会造成表单重复提交

典型的场景:

   配置
     <action name="tokenPrepare" class="org.apache.struts2.showcase.token.TokenAction" method="add">
            <result name="input">add.jsp</result>
        </action>
        <action name="transfer" class="org.apache.struts2.showcase.token.TokenAction">
            <result name="invalid.token">doublePost.jsp</result>
            <result type="redirect" name="success">list.jsp</result>
        </action>
   
   一个TokenAction处理了表单提交逻辑后dispatcher到一个list.jsp页面。 用户如果刷新list页面时会出现重复提交表单问题

   原因: struts2默认 dispatcher 为 内部重定向, 及 forward形式, 属于服务器端重定向

   解决方法:
   add.jsp表单内增加 <s:token/> 标记
   transfer增加 token拦截器
    <action name="transfer" class="org.apache.struts2.showcase.token.TokenAction">
            <interceptor-ref name="token"/>
            <result name="invalid.token">doublePost.jsp</result>
            <result name="success">list.jsp</result>
    </action>

   原理: 
         <s:token/> 使得访问add.jsp时会在session中设置一个struts.token值
         add.jsp表单中增加两个隐藏字段, 如:struts.token值随机生成
<input type="hidden" value="struts.token" name="struts.token.name">
<input type="hidden" value="FKZCDK5XC881W05MLVK0JQJP04M0KZC2" name="struts.token">
         提交表单到 transfer Action时先会经过token拦截器, token拦截器会从form表单中获取struts.token值, 再从session中获取
struts.token值, 比较两个值是否相同, 不相同, 直接返回 invalid.token(invalid.token应配置成重复提交表单的提示信息页面)
相同,remove掉session里的 struts.token值(防止被重复使用), 继续正常流程

    方法二:
       对于表单操作, 重定向方式改成redirect就不会造成重复提交表单了。
        <action name="transfer" class="org.apache.struts2.showcase.token.TokenAction">
            <result name="invalid.token">doublePost.jsp</result>
            <result type="redirect" name="success">list.jsp</result>
    </action>
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值