struts2的开放01

1添加开发所需的jar包,包括:

commons-fileupload-1.2.2.jar
commons-io-2.0.1.jar
commons-lang-2.5.jar
commons-logging-1.1.1.jar
freemarker-2.3.16.jar
javassist-3.11.0.GA.jar
ognl-3.0.1.jar
struts2-core-2.2.3.jar
xwork-core-2.2.3.jar

支持struts2开放至少需要九个jar包;

2,在web.xml中配置核心过滤器,在struts2中,struts框架是通过Filter启动的,在StrutsPrepareAndExecuteFilter的init()方法
中将会读取类路径下默认的配置文件struts.xml完成初始化操作:

<filter>
   <filter-name>struts2</filter-name>
   <filter-class>org.apache.struts2.dispatcher.ng.filter.StrutsPrepareAndExecuteFilter</filter-class>
  </filter>
  <filter-mapping>
   <filter-name>struts2</filter-name>
   <url-pattern>/*</url-pattern>
  </filter-mapping>
3,XxxAction,必须包含execute方法:

public class LoginAction {
 private String uname;//使用struts2自动获取表单元素的值(必须与表单元素的名称一致,并且有getter和setter方法)
 private String upass;
 
 public String getUname() {
  return uname;
 }

 public void setUname(String uname) {
  this.uname = uname;
 }

 public String getUpass() {
  return upass;
 }

 public void setUpass(String upass) {
  this.upass = upass;
 }

 public String execute() throws Exception{
  if("admin".equals(uname)&&"admin".equals(upass)){
   return "loginOk";//逻辑名称
  }
  return "loginFail";
 }
}

4.编写页面;

5.在src下新建struts.xml,truts2默认的配置文件为struts.xml , StrutsPrepareAndExecuteFilter
过滤器在初始化时将会在WEB-INF/classes下寻找该文件并在struts.xml中配置action和result
 <package name="struts2Demo" extends="struts-default">(必须继承struts-default)
  <!--name的值必须和表单元素提交的url去除后缀一致,class="action的全类名"-->
  <action name="login" class="com.xasxt.action.LoginAction">
   <!--name逻辑名称(与action中execute方法的返回值一致),/success.jsp:物理路径-->
   <result name="loginOk">/success.jsp</result>
   <result name="loginFail">/fail.jsp</result>
  </action>
 </package>

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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