SpringMVC -1-入门

本文介绍如何在动态web项目中使用SpringMVC框架,包括配置前端控制器、视图解析器,以及创建Controller处理请求的过程。详细讲解了SpringMVC的执行流程,从接收请求到响应页面的整个过程。

Hello World

  1. 新建动态web工程, 导入jar包(Spring核心模块, 支持注解 与 web模块)
    在这里插入图片描述
  2. 配置前端控制器:DispatcherServlet
	<servlet>
		<servlet-name>springDispatcherServlet</servlet-name>
		<servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
		<init-param>
			<param-name>contextConfigLocation</param-name>
			<param-value>classpath:springmvc.xml</param-value>
		</init-param>
		<load-on-startup>1</load-on-startup>
	</servlet>
	<!-- Map all requests to the DispatcherServlet for handling -->
	<servlet-mapping>
		<servlet-name>springDispatcherServlet</servlet-name>
		<url-pattern>/</url-pattern>
	</servlet-mapping>

contextConfigLocation: 指定SpringMVC配置文件路径, 不指定springmvc配置文件路径, 默认寻找路径: /WEB-INF/${servlet-name}-servlet.xml
servlet-mapping: 指定要拦截的路径
注意:

 
'/*' 与'/'都是拦截所有请求
	/*  范围更大, 还会拦截到*.jsp请求
	一般来说: *.jsp的处理是交给tomcat的 
	1. 服务器的web.xml中有一个defaultServlet的url-pattern="/", tomcat中用于处理静态资源, 除jsp与servlet的资源.
	2. 我们配置的前端控制器url-pattern="/", 我们的配置会覆盖掉DefaultServlet的作用, tomcat会在我们的前端控制器中查找RequestMapping匹配的方法(html,..) 
  1. 配置 springmvc.xml
    添加包扫描:
    <context:component-scan base-package="…"></context:component-scan>
    配置视图解析器(能自动为我们拼接页面地址):
	<bean class="org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver">
		<property name="prefix" value="/WEB-INF/pages/"></property>
		<property name="suffix" value=".jsp"></property>
	</bean>
  1. 实现Controller-servlet:
@Controller
public class MyFirstController {
	@RequestMapping("/hello") 
	public String myfirstRequest() {
		System.out.println("hello 请求收到, 处理中....");
		return "success";		
	}
 }
  1. 请求页面:
请求hello:
	<a href="hello"> SpringMVC project </a>
</body>

SpringMVC执行流程

在这里插入图片描述1. 得到请求
2. 前端控制器收到所有请求
3. 根据@RequestMapping 匹配执行的方法
4. 前端控制器找到目标处理类与目标方法, 直接利用返回执行目标方法
5. 方法执行完成后, 返回要显示的页面
6. 视图解析器解析页面, 得到完整的页面地址
7. 拿到页面地址, 转发到这个页面

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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