【web后端(十八)】jsp、servlet_内置标签——UseBean

jsp+servlet+usebean实现MVC 立即下载
<%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8" language="java" %>
<html>
<head>
    <title>Title</title>
    <meta charset="UTF-8"/>
    <%--放到ServletContext里头的东西,任何servelt都可以取的出来。--%>
    <%--jsp也是servlet的一种,也在容器中。所以jsp也可以访问到自己的运行环境的引用。--%>
    <%--只不过内置对象都是ServletContext,在jsp里面叫application。--%>
    <%
        ArrayList<ArrayList<String>> table = (ArrayList<ArrayList<String>>) application.getAttribute("table");
    %>
</head>
<body>
<table border="0" cellspacing="0">
    <th>empno</th>
    <th>ename</th>
    <th>job</th>
    <th>mgr</th>
    <th>hiredate</th>
    <th>sal</th>
    <th>comm</th>
    <th>deptno</th>
    <%
        for (int i = 0; i < table.size(); i++) {
    %>
    <tr>
        <%
            ArrayList<String> row = table.get(i);
            for (int j = 0; j < row.size(); j++) {
        %>
        <td><%=row.get(j)%>
        </td>
        <%
            }
        %>
    </tr>
    <%
        }
    %>
</table>
</body>
</html>

 

<%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %>
<html>
<head>
    <title>Title</title>
</head>
<body>
<%--jsp的注释在客户端是看不到的--%>
<%--useBean标签的作用:实例化Bean--%>
<%--Bean其实就是java的组件,就是java类。但是,它遵循衣服那个的规范。--%>
<jsp:useBean id="stu" class="edu.xalead.Student" scope="session"/>
<%--给属性赋值--%>
<jsp:setProperty name="stu" property="id" value="10000"/>
<jsp:setProperty name="stu" property="name" value="zhangsan"/>
<jsp:setProperty name="stu" property="sex" value="M"/>

<%--取bean的属性--%>
<jsp:getProperty name="stu" property="id"/>:
<jsp:getProperty name="stu" property="name"/>:
<jsp:getProperty name="stu" property="sex"/>
</body>
</html>

 

增强型PID-自适应-前馈-神经网络控制研究(Matlab代码实现) 内容概要:本文系统研究了“增强型PID-自适应-前馈-神经网络控制”复合控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真模型,深入探讨了传统PID控制与智能控制算法的深度融合方法。该策略通过引入自适应机制和前馈补偿,结合BP神经网络进行非线性系统建模与参数优化,并融合扩展卡尔曼滤波(EKF)等状态估计技术,提升控制系统在复杂动态环境下的响应速度、鲁棒性和控制精度。研究涵盖双闭环控制架构设计、神经网络训练流程、EKF状态融合等关键技术环节,适用于电机控制、电力电子变换器、无人机、微电网等高阶非线性系统的建模与仿真。配套资源丰富,包含多个可复现的Simulink模型、Matlab代码及参考文献,尤其支持高水平EI期刊成果的复现与验证。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力,从事控制工程、电气自动化、电力电子或智能系统研发的研究生、科研人员及工作1-3年以上的工程技术人员; 使用场景及目标:①深入研究先进PID控制策略在非线性系统中的优化应用;②实现神经网络与经典控制算法的协同设计与联合仿真;③开展状态估计、参数辨识与智能控制策略的实验验证;④复现并拓展高水平学术论文中的控制方法,支撑科研创新与项目开发; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink仿真模型进行实践操作,重点剖析控制结构设计逻辑、神经网络训练过程及EKF状态估计的实现细节,按照文档说明逐步调试与优化,以全面掌握复合控制系统的建模、仿真与性能评估方法。 立即下载

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[code="java"] [/code]

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寻爻青年
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