三大框架-------->struts2 OGNL表达式

本文介绍了OGNL(Object Graphic Navigation Language)作为Struts2框架的默认表达式语言的应用方式,包括对象方法调用、赋值操作、访问OGNL上下文及ActionContext等,并展示了如何操作集合对象。

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ØOGNL是ObjectGraphic Navigation Language(对象图导航语言)的缩写,
它是一个开源项目。Struts2框架使用OGNL作为默认的表达式语言。
Ø通过OGNL简单一致的表达式语法,可以存取对象的任意属性,调用对象的方
法,遍历整个对象的结构图。
Ø使用OGNL需要导入struts标签

 <%@ tagliburi="/struts-tags" prefix="s" %>
Ø用处:

    支持对象方法调用
    支持赋值操作和表达式串联
    访问OGNL上下文和ActionContent
    操作集合对象
Ø调用普通方法
 <s:propertyvalue="'struts'.length()" />
 <s:propertyvalue="'struts'.charAt(5)" />
 注意value中的值不是普通字符串,而是一个ognl表达式
Ø调用静态变量
 <s:propertyvalue="@java.lang.Integer@MAX_VALUE" />
 <s:propertyvalue="@com.hx.action.OgnlAction@PARAM" /><br>
Ø调用静态方法
 <s:propertyvalue="@java.util.Calendar@getInstance().getTimeInMillis()" />
 <s:propertyvalue="@java.lang.Math@abs(-1)" />
 <s:propertyvalue="@@abs(-1)" /> //@@表示调用Math类中的静态方法
 default.xml中默认struts.ognl.allowStaticMethodAccess=false,需要覆盖改配置项。
ØList赋值
 <s:radiolist="{'男','女'}" name="sex" label="性别" />
ØMap赋值
 <s:radiolist="#{1:'男',0:'女'}" name="sex" label="性别" />
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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