struts2 自定义拦截器,路径定位问题?

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Struts2自定义拦截器与注解的使用

1、自定义拦截器Struts自带的配置文件struts-default.xml中,定义了默认包struts-default,这个包中定义了很多的拦截器,这些拦截器的作用是在请求访问到action之前和访问action之后进行拦截操作。一般自己在...

struts2 自定义拦截器实现日志保存到数据库的功能

springmvc 可以通过拦截器实现日志的保存到数据库或者文件中,struts2也可以通过自定义拦截器来实现 class="com.cao.common.interceptor.BussinessLogInterceptor" /> AUT

用户身份拦截器JAVA,Struts2自定义拦截器实现权限控制实例(非常详细)

网上购物对于人们并不陌生,当人们浏览购物网站,看中某个商品并选择购买后,如果之前用户没有登录该...下面编写案例模拟购物网站流程,要求使用 Struts2拦截器实现对用户的权限控制。1. 创建项目在 MyEclipse ...

struts2自定义拦截器出现404错误

今天在复习struts2的时候程序爆了一个BUG,struts.xml中使用通配符报错, 原因是 由于struts2 2.5版本的安全度提高了一个台阶,通配符禁止使用, 所有不安全的访问都必须要在struts.xml中声明允许。我用的是...

Java 之 struts2自定义拦截器

过滤器与拦截器的区别 过滤器理论上可以过滤任何内容,比如html,...自定义拦截器创建方式 public class MyIntercept implements Interceptor{ // 声明周期方法 // 拦截器的初始化方法 @Override public ...

struts2自定义拦截器

需求:通过访问一个action我们可以直接跳转到一个页面,如果跳转到另一个页面之前需要先判断用户的登录状态,就可以考虑使用struts2拦截器来实现(过滤器也可以实现) 过滤器与struts2拦截器的区别 过滤器...

Struts2自定义拦截器

也可以使用拦截器做登陆校验,由此可见,拦截器的常用之处,那么问题来了,怎么在struts2框架里面自定义拦截器呢?1.拦截器跟过滤器的相同点,不同点 需要注意的是:过滤器只能过滤servlet,jsp 等 而拦截器只能拦截 action...

Struts2内置拦截器和自定义拦截器

Struts2中内置类许多的拦截器,它们提供了许多Struts2的核心功能和可选的高级特性。这些内置的拦截器struts-default.xml中配置。只有配置了拦截器拦截器才可以正常的工作和运行。Struts 2已经为您提供丰富多样的...

struts2拦截器篇(二)自定义拦截器

在我的博客struts2拦截器篇(一),我们已经充分了解了拦截器及其使用,那么拦截器究竟是怎么实现的呢,让我们一起来编写一个拦截器类吧。 一个拦截器类必须实现Interceptor接口,这个接口的实现在struts提供的包中...

Struts拦截器自定义方法不执行

写了个拦截器判断用户是否未登录访问,但是运行时,拦截器自定义方法没调用,请教各位大神我配置代码哪里有问题,为了方便您们看我代码我就直接截图贴上了(注:配置路径都是没问题的) Struts.xml![图片说明]...

springmvc和struts2拦截器的简单使用以及配置

最近使用了拦截器,配置之类的都忘记了,重新看了一遍以前的笔记,才记起来怎么操作,现在把...这里的示例都是springmvc和struts2拦截器中最基础的,关于其他复杂一些的,以后有空就写,暂时不上传最近工作的代码了。

struts2-自定义struts拦截器interceptor

自定义拦截器的步骤

Struts2_04---拦截器及底层原理、自定义拦截器、标签库

一、Struts2拦截器概述 功能:在拦截器里面封装了很多struts2框架功能 struts2里有很多拦截器,每次执行默认的拦截器,不是每次都执行所用。 拦截器位置(默认): struts-core-2.3.24.jar --> ...

Struts2自定义拦截器

1.默认拦截器位置;...2.自定义拦截器 继承MethodFilterInterceptor类(xwork下) 重写protected String doIntercept(ActionInvocation actionInvocation)方法,写拦截器的逻辑; 若要执行action方法:return

Struts2拦截器与简单的文件上传

一:Interceptor(拦截器) 1、有两种形式写拦截器 ①、implements Interceptor:实现拦截器接口 ②、extends AbstractInterceptor:继承抽象类 注意: ①、com.opensymphony.xwork2.interceptor.Interceptor;包下...

Struts2总结---内置拦截器和自定义拦截器 (6)

Struts2内置拦截器  Struts2中内置类许多的拦截器,它们提供了许多Struts2的核心功能和可选的高级特性。这些内置的拦截器struts-default.xml中配置。只有配置了拦截器拦截器才可以正常的工作和运行。Struts 2...

struts2拦截器-自定义拦截器,放行某些方法(web.xml配置)

一、web.xml配置 <filter> <filter-name>encodingFilter</filter-name> <filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter</filter-class>...

struts2拦截器中 如果获取当前请求action 和请求的方法

System.out.println("Action:"+invocation.getAction().getClass...System.out.println("Struts2 中配置的Action:"+invocation.getProxy().getActionName()); System.out.println("调用的方法:"+invocation.getPro

Struts2自定义过滤的小例子-入门篇

创建web项目 实现的效果! 用户点击页面不同的链接,后台调用不同的代码! 创建两个类实现共同的接口! public interface Action { String execute(); } ... public String execute...

八、Struts2自定义拦截器和配置

拦截器就是AOP(Aspect-Oriented Programming)的一种实现(AOP是指用于在某个方法或字段被访问之前,进行拦截然后在之前或之后加入某些操作),Struts2中的拦截器只拦截Action类中的某些方法,不能拦截JSP。...

Struts2 输入验证与自定义拦截器

一:输入验证方法一:验证规则写到了代码中,硬编码 1:对动作类中所有动作方法都进行验证 @Override public void validate() { if ("".equals(stu.getUsername().trim())){ //向map中添加错误 ...

自定义拦截器

自定义拦截器 1 在struts2里面有很多的拦截器,这些拦截器是struts2封装的功能,但是在实际开发中,struts2里面的拦截器中可以没有要使用的功能,这个时候需要自己写拦截器实现功能 2 拦截器结构 (1)查看源代码看...

struts2拦截器的全局拦截和自定义拦截

struts2中,每个功能的实现由拦截器实现,并且为了使用方便,提供了拦截器栈的概念。struts2有一个默认执行的拦截器栈:defaultStacks,但是一旦用户指定了执行某个拦截器,默认的拦截器栈就不会执行了。 拦截器的...

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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