SpringMVC实现JSR303验证

本文详细介绍了如何在SpringMVC项目中集成Hibernate Validator进行数据校验,包括添加依赖、配置注解驱动、应用校验注解、处理校验错误及在视图中展示错误信息。

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①添加相关jar包,其中hibernate-validator是验证接口的实现:

<dependency>
    <groupId>javax.validation</groupId>
    <artifactId>validation-api</artifactId>
    <version>1.0.0.GA</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.hibernate</groupId>
    <artifactId>hibernate-validator</artifactId>
    <version>5.1.0.Final</version>
</dependency>

②在springmvc配置文件中加入<mvc:annotation-driven/>语句。

③在验证Bean的字段上加上要验证的注解,这里已字符串长短为例子:

@Size(min = 3, max = 10, message = "名字长度在3到20之间!")
private String name;

④在controller中在请求bean前面加上javax.validation的@Valid注解,并且后面紧跟BindingResult对象,在方法中可以如下来处理错误信息:

public String login(@javax.validation.Valid User user, BindingResult bindingResult) {
if (bindingResult.hasErrors()) {
    return "/user/login";
}

⑤在jsp中可以使用<form:errors/>标签来显示错误信息,错误信息就是Bean里定义的message内容,jsp如下:

<form:form action="login" modelAttribute="user" method="post">
用户名:<form:input type="text" path="name"/><form:errors path="name"/>
密 码:<form:input type="password" path="password"/><form:errors path="password"/>
<button>登录</button>
</form:form>

 

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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