springMVC有三个映射器，如果不定义映射Mapping，那么就会使默认： l <bean class="org.springframework.web.servlET.handler.BeanNameUrlHandlerMapping"></bean> 也就是说：上面这个定义和不定义都是一样的。 不定义： <bean id="testController" name="/hello.do" class="cn.itcast.controller.TestController"></bean> 直接使用：hello.do来访问。 <!-- 简单的url映射处理器 --> l <bean class="org.springframework.web.servlET.handler.SimpleUrlHandlerMapping"> <property name="mappings"> <props> 那么上面的这个映射配置：表示多个*.do文件可以访问多个Controller或者一个Controller。 前提是：都必须依赖： <bean id="testController" name="/hello.do" class="cn.itcast.controller.TestController"></bean> <!-- /WEB-INF/jsp/index.jsp --> <bean class="org.springframework.web.servl <prop key="/hello1.do">testController</prop> <prop key="/a.do">testController</prop> </props> </property> </bean> ET.view.InternalResourceViewResolver"> <property name="prefix" value="/WEB-INF/jsp/"></property> <property name="suffix" value=".jsp"></property> </bean>
标签： SpringMVC
上传时间： 2016-06-03
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Since the principle of multi-carrier code division multiple access (MC-CDMA) was simultaneously proposed by Khaled Fazel ET al. and Nathan Yee ET al. at the IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC) in the year 1993, multi-carrier spread spectrum (MC-SS) has rapidly become one of the most wide spread independent research topics on the field of mobile radio communications. Therefore, the International Workshop on Multi-Carrier Spread Spectrum (MC-SS) was initiated in the year 1997. Multi-carrier and spread spectrum systems with their generic air interface and adaptive technologies are considered as potential candidates to fulfill the requirements of next generation mobile communications systems.
标签： Multi-Carrier Spectrum Spread 2007
上传时间： 2020-05-31
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标签： iec标准
上传时间： 2021-10-21
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超声波测距在智能机器人中的开发与应用摘 要：本文提出了在机器人控制中，使用软件方法实现超声波测距机器人避障功能的工作原理和设计 方法。该系统在使用过程中，测量精度高，机器人避障准确，可靠，真正实现了智能化控制。 关键词：机器人 超声波 测距 软件触发 Abstract： The 0n pnnc eanddesignm d10d ofu]U~ sordc are descx'~edindETail fora intenigencero~ ic ． ByI|8i“gthissystem，therobotmakesaccta~elyavoidingdmwhackhi# reliability． 1畸 wo阿s：ro tultro-sor~c聊 曲 喀sot~arETrigger 1 引言 在智能机器人的研制开发中，很重要 的一部 分就是机器人 要能实现避 障功能 ，即通过传感器 的作用 ，探测机器人行进道路 上是否碰到障碍。 若碰到了障碍 ，机器人应该 自动转向 ，躲避障碍 。 本文所介 绍的超声 波测距方法 ，应用 于 ET一18 Hem智能机器人中。通过超声波测距 ，该智能机 器人实现了对步进电动机的智能控制及运动控制 方式的灵活应用。同时，超声波测距作为一种非 接触 的检测方式 ，和红外 、激光及无线电测距相 比，在近距范 围内有不受光线影响、结构简单 、成 本低等优点 2 超声波测距基本原理 超声波是指频率在 2000Hz以上 ，不能引起正 常人听觉反应 的机械振动波 ，是物体 的机械振 动 在弹性介质 中传播所形成 的机械振动波。由于超 声波具有非常短 的波长 ，可 以聚集成狭小 的发
上传时间： 2022-02-16
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准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa VegETation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
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