SpringMVC的web.xml配置文件-白红宇

SpringMVC的web.xml配置文件

阅读量：274 次

发布时间：2019-03-01

本文共 690 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

配置DispatcherServlet

在Spring MVC应用中，DispatcherServlet是前端控制器（Front Controller）的一种实现，它负责处理HTTP请求并将请求转发给相应的控制器方法。


                  
       配置参数
            
       以下是DispatcherServlet的核心配置参数说明：
                        
                       
        contextConfigLocation参数
                
        指定Spring上下文文件的位置，默认值为classpath:spring-mvc.xml
            
       
            
                       
        load-on-startup参数
                
        指定servlet在应用启动时是否立即加载，默认值为1（表示在应用启动时加载）
            
       
        
      
        
                  
       URL映射
            
       指定DispatcherServlet处理的URL模式
            
                       
        *.do
                
        匹配所有以.do结尾的URL请求

转载地址：http://qpka.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章

OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪

OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)

OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计

OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习？

OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程

OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别

OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦

OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果

OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别（数据集 + 源码）

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割

OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测（有源码，建议收藏！）

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数

VS2003 Front Page Server Extension

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测

OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别

OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌

OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法（颜色+边缘）