Struts2 chap02-03总结-Action设置数据

本文介绍两种在Java中处理对象数据的方式:通过JavaBean封装属性和使用ModelDriven模式。前者展示了如何定义简单的字符串属性及对应的getter和setter方法;后者则通过实现ModelDriven接口并重写getModel方法来管理对象。

</pre><p></p><h1><span style="color:#ff0000;">第一种方式:</span></h1><p><em><strong><span style="color:#993399;">基本数据类型:</span></strong></em></p><p><em><strong><span style="color:#993399;"></span></strong></em></p><p><em></em><pre name="code" class="java" style="color: rgb(51, 51, 255);">	private String userName;
	private String password;
	
	public String getUserName() {
		return userName;
	}
	public void setUserName(String userName) {
		this.userName = userName;
	}
	public String getPassword() {
		return password;
	}
	public void setPassword(String password) {
		this.password = password;
	}

JavaBean类型:

private User user;
	
	public User getUser() {
		return user;
	}

	public void setUser(User user) {
		this.user = user;
	}






第二种方式:

import com.opensymphony.xwork2.ModelDriven;

private User user=new User(); 



@Override
	public User getModel() {
		return user;
	}











【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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