struts中验证机制

前台验证

后台验证

主要是后台验证

 action类 继承ActionSupport

实现 validate()方法

public void validate() {

        if(user.getUsername()==null||"".equals(user.getUsername())){//表示用户名为空

            //用户名不能为空

            this.addFieldError("user.username","用户名不能为空");

        }elseif(!user.getUsername().matches("^1[34578]\\d{9}$")){//匹配正则

                //用户名不合法

            this.addFieldError("user.username","用户名必须是合法的手机号");

        }elseif(user.getPassword()==null||"".equals(user.getPassword())){//判断密码为空

                //密码为空

            this.addFieldError("user.password","密码不能为空");

        }elseif(!user.getPassword().equals(user.getCenterPass())){//比较密码和确认密码是否一致

                //密码是不一致

        this.addFieldError("user.centerPass","两次密码不一致,请重新输入");

        }

    }

这是一个公共的验证方法

如果验证单个action的方法 validateXXX()  XXX是方法名  验证单独提交的请求

在进入验证方法中 this.addFieldError()方法 该方法会返回一个result=input的页面 在页面中使用 <s:property value="errors.username[0]"/> 得到错误信息




数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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