Spring MVC 集成 Velocity

本文介绍如何在SpringMVC框架中集成Velocity模板引擎,并通过具体配置示例展示了配置过程。此外,还提供了一个Action类的方法示例,用于说明如何使用配置后的Velocity引擎。

http://blog.youkuaiyun.com/lang_man_xing/article/details/25220371


当spring mvc 需要集成Velocity 时:application.xml中配置如下:

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  1. <!-- 模板信息设置 -->  
  2.    <bean id="velocityConfigurer"  
  3.        class="org.springframework.web.servlet.view.velocity.VelocityConfigurer">  
  4.        <property name="resourceLoaderPath"  value="WEB-INF/views" /><!-- 設置模板防止位置-->  
  5.        <property name="velocityProperties">  
  6.            <props>  
  7.                <prop key="directive.foreach.counter.name">loopCounter</prop>  
  8.                <prop key="directive.foreach.counter.initial.value">0</prop>  
  9.                <prop key="input.encoding">UTF-8</prop><!-- 指定模板引擎进行模板处理的编码 -->  
  10.                <prop key="output.encoding">UTF-8</prop><!-- 指定输出流的编码 -->  
  11.            </props>  
  12.        </property>  
  13.    </bean>  
  14.   
  15. <!-- 设置视图解析工具 -->  
  16.    <bean id="viewResolver"  
  17.        class="org.springframework.web.servlet.view.velocity.VelocityViewResolver">  
  18.        <property name="suffix" value=".vm" />  
  19.        <!-- 避免乱码 -->  
  20.        <property name="contentType" value="text/html;charset=UTF-8" />  
  21.        <property name="dateToolAttribute" value="dateTool" />  
  22.        <property name="numberToolAttribute" value="numberTool" />  
  23.        <property name="exposeRequestAttributes" value="true" />  
  24.        <property name="exposeSessionAttributes" value="true" />  
  25.    </bean>  

下面是Action类中的一个方法:

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  1. /** 
  2.  * 静态密码登录组件 
  3.  * @throws Exception  
  4.  */  
  5. @RequestMapping(value = "/userStaticLogin")  
  6. public ModelAndView userStaticLogin(HttpServletRequest request,  
  7.         HttpServletResponse resp) throws Exception {  
  8.     String errormessg = request.getParameter("errormessg");  
  9.     facadeService.getTargetUrl(request,Constants.PORTAL_VERSION_3G);  
  10.         String ssoRequest = request.getParameter("SAMLRequest");  
  11.         String ssoRelaystate = request.getParameter("RelayState");  
  12.         if (StringUtils.isNotBlank(ssoRequest)) {  
  13.             request.setAttribute("ssoRequest", ssoRequest);  
  14.             request.setAttribute("ssoRelaystate", ssoRelaystate);  
  15.         }  
  16.         request.setAttribute("wap3gPath", configuration.getWap3gPath());  
  17.         request.setAttribute("serverUrl", configuration.getServerUrl());  
  18.         request.setAttribute("errormessg", errormessg);  
  19.         return new ModelAndView(SystemConstants.WAP_3G_VM_PATH+"login/staticlogin");  
  20. }  
其中上面的
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  1. login/staticlogin是WEB-INF/login下面的staticlogin.vm文件  

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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