请问struts中如何从bean中向servlet返回一个ResultSet?

Java > Web 开发 [问题点数:50分,结帖人lywei123]
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lywei123

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Spring+Servlet 读取数据库并返回json数据到前端(java后端实践)

Spring 框架是一个分层架构,由 7 个定义良好的模块组成。Spring 模块构建在核心容器之上,核心容器定义了创建、配置和管理 bean 的方式,如图 1 所示。 图 1. Spring 框架的 7 个模块 Spring 框架图示   组成 ...

Java如何引用另一个类里的集合_Java工程师面试题整理

花了星期把学过的都整理遍尽量易懂,基础到框架最新版大厂面经汇总出炉,持续更新汇总完了上传网盘,设计到后端架构师的一切知识如果没更新就代表我死了. Java基础1. 基本数据类型基本数据类型分为三大类...

java怎么给类的私有变量赋值_Java 基础面试题(

答案:java的原始数据类型,也可以叫java的基本数据类型,一共就8,分别是:byte、short、int、long、boolean、char、float、doublebyte 1字节boolean 1字节char 2字节short 2字节int 4字节long...

Struts2、Hibernate、Spring整合时如何向Servlet注入属性

1.Spring数据库的配置 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"

Struts2框架写一个简单的图书管理系统

创建Struts2框架不会的可以参考本人第篇文章 项目整体结构如图 写jsp在WebRoot下的book文件夹里写 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"...

基于Struts2框架创建一个简单的图书管理项目

一个完整的的系统都有增删改查四个功能, 因为我这个无法进行修改,就叫项目 一,创建Struts2框架 不会创建框架的同学 在我以前的博客里有详细教程可以参考以下 直通车struts2创建教程 二,项目结构 ...

controller调用2service符合规范吗_2019年Java面试宝典系列|JavaEE第二阶段面试题总结(2)...

谈谈Struts2的工作原理tocken防止重复提交hibernate框架谈谈Hiberante的缓存谈谈Hibernate如何解决懒加载问题spring框架Spring我们配置bean是在什么时候实例化的?以及bean在容器存在的形态描述一下spring的工作...

Struts 1基础入门

框架的概念Ø Struts 1体系结构Ø Struts 1运行流程能力目标Ø 了解MVC模式的优缺点Ø 理解框架的概念Ø 会使用MyEclipse进行Struts 1开发 本章简介在上阶段的学习,我们通过使用MVC模式进行了多项目的...

struts2框架做一个简单的图书的修改和查找:

3:然后是这代码BookAction.java: package com.fuxian.action; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import org.apache.s...

使用Struts2框架做一个图书管理系统

1.首先创建一个MyDB数据库和book表,视图如下: 2.搭建struts2架构在这里就不一一介绍了,不会的可以看我上边的博客。 3.在src下新建包 (包为mvc模式)视图如下: 4.下面写页面jsp 1.longin.jsp代码如下: <...

struts2中从数据库中读取数据,并在JSP页面中遍历保存有JavaBean对象的List对象

...这里我们须要一个Model类来接收 <span style="font-size:10px;font-weight: normal;">package com.model; public class BlogContent { private int id...

Java+MyEclipse+Tomcat (六)详解Servlet和DAO数据库增删改查操作

此篇文章主要讲述DAO、Java BeanServlet实现操作数据库,把链接数据库、数据库操作、前端界面显示分模块化实现。其中包括数据的CRUD增删改查操作,并通过一个常用的JSP网站前端模板界面进行描述。这篇文章可以认为...

浅谈JavaEE的JDBC模板类的封装实现以及合理的建立项目包结构()

今天开始我们起来聊下有关,javaEE开发的一些知识,JavaEE的开发用于企业级的开发,但是现在企业一般也不会使用JDBC开发,大部分都是使用自己公司开发的一套的框架,但是这些框架的架构一般也是会模仿着有名...

Struts一个简单的图书管理

struts一个简单的图书管理 1.在搭建完整的strust下完成此项目,如有未完成,请参考第一篇博客,strust的搭建过程 首先新建一个普通的javaweb项目,如图所示: 2.把自己所需要的.jar包导入到文件,如下图所示:...

MVC基于Struts2的CRUD,java+bean+struts

1,所需jar包,将jar包导入lib 2,项目目录结构 3,struts.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts ...

Struts+Hibernate:一个简单的注册界面

注:此实验是基于struts1.x框架下(含有Action,ActionForm和jsp) 使用软件:MySQL 8.0及以上版本,Navicat 12,MyEclipse2017 相关参数 数据库名:login_database 表名:people 字段名:id,stdnumber,name,...

struts2 框架+SQL做一个简单的图书列表修改和删除操作

1.搭建一个struts2框架,在SRC下建立一个包,在建的下再分别建servise包,action包,bean包,interceptor包和util包,如图: 2.再在WebRoot下添加文件夹,添加book,user和js,如图: 3.建一个简单的登录页面,...

Struts1.x系列教程(1):用MyEclipse开发第一个Struts程序

PS: 由于原创文章的不完整性,其中关于tomcat连接池的配置请参见: ...本系列教程将详细介绍Struts 1.x的基本原理和使用方法,读者可以参阅《Struts 2系列教程》来比较Struts 1.x和Struts 2.x的相同点和不同点。

Struts和Hibernate整合分页实现解析

依照人的阅读习惯,显示的记录过多,就会不知道看什么,从而对信息失去兴趣,人们普遍能接受的页的记录数在10左右,所以分页技术在web开发较为实用,故在此对分页进行总结一下。在做Struts与Hibernate整合开发的...

struts实现一个完整的登录框实例

一个月前就给自己说,学习再踏实些,我要一边补习java基础,一边学习struts、spring、ibatis、hibernate框架,一天天过去了,偶尔的会有些小的感悟,只是感觉还是没什么大的进展。 细细的想,觉得或许还是自己的...

java的threadsafe_Java 线程安全性(thread-safe)

《Java并发编程实践》学习笔记之二:线程安全性(thread-safe)1、什么是线程安全性1.1 不可用状态调用一个函数(假设该函数是正确的)操作某对象常常会使该对象暂时陷入不可用的状态(通常称为不稳定状态),等到操作完全...

ant指定servlet版本_[转载]程序开发常见错误

[转载]程序开发常见错误(2011-06-19 14:28:13)标签:转载谢谢项目遇到的错误sql错误找不到列Unknown column 'fillMen' in 'field list'2.列名在sql语句写了2次Column 'fillMan' specifiedtwice3.下面2条 数据库...

Struts in Action

用了这么长时间的Struts,却从来没有完整地看完本书,经过段时间Qone的开发,更是发现了对Struts掌握的不够好,终于完整地把《Struts in Action》看了遍,发现很多以前不会的东东,这本书不错,原理到实践...

struts2框架做一个简单的图书的改查

1.先看一下我的目录 2.jar包 3.BookAction.java ... import java.util.ArrayList; import java.util.List;...import javax.servlet.http.HttpServletRequest;...import org.apache.struts2.ServletAc...

Servlet与JSP核心编程》读书笔记

但是最近读了下《Servlet和JSP核心编程》这本书,虽然是熟悉的知识,但是仍然有些因为过长时间没使用而忘记了,记下这篇读书笔记,就当是对Servlet和JSP涉及的核心知识点进行一个整理与回顾吧。书Servlet与JSP...

用MyEclipse开发第一个Struts程序

 在这篇文章中将以一个简单的例子(mystruts)来演示如何使用MyEclipse来开发、运行Struts程序,并给出了解决ActionForm出现乱码问题的方法。读者可以本文了解开发Struts 1.x程序的基本过程。 <br />...

Struts2框架 怎么把数据库读取的数据生成文件,并在客户端保存

TestXL.jsp &lt;%@page contentType=".../WEB-INF/struts-html.tld" prefix="html"%&gt; &lt;html:html&gt; &lt;html:button property="button&

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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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