笔记

本文介绍如何将HTML转换为JSP,并解决了POST和GET请求中的乱码问题。同时,介绍了JSP中的page指令、include指令及动作等基本概念,并提供了设置session保存时间的多种方法。

html改为jsp:
  1.首行加:<%@page pageEncoding="utf-8"%>
  2.改后缀名(html改为jsp)。

 

POST请求乱码
  req.setCharacterEncoding("UTF-8");
  GET请求乱码
  修改tomcat/conf/server.xml
<Connector executor="tomcatThreadPool"
               port="8080" protocol="HTTP/1.1"
               connectionTimeout="20000"
               redirectPort="8443" URIEncoding="UTF-8"/>
      解决乱码的问题:
response.setContentType("text/html;charset=utf-8");

 

JSp

1. page指令:告诉jsp引擎如何翻译当前jsp页面,例如:<%@page xxx="", import="" %>
2. include指令:用于在当前页面引入一些公共的页面代码,例如:<%@ include file="页面uri"%>
3.  include动作:<jsp:include page="页面uri">
4.页面跳转 forward动作,例如:<jsp: forward page="页面跳转的URL绝对路径"/>

value获得值的两种方式:
 Product p = (Product) request.getAttribute("product");
 1. pageContext.setAttribute("product",p);
    value="${product.getName()}"

2.value="<%=p.getName()%>"

 

 

设置session保存时间

1.在web容器中设置(此处以tomcat为例) session-config> session-timeout>30/session-timeout> /session-config>
Tomcat默认session超时时间为30分钟,可以根据需要修改,负数或0为不限制session失效时间。
2.在工程的web.xml中设置 session-config> session-timeout>15/session-timeout> /session-config>
3. 通过java代码设置 session.setMaxInactiveInterval(30*60);//秒
4.shiro安全框架下:session.setTimeout(毫秒);
 三种方式优先级:1 < 2 <3
 

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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