jspSmartUpload组件

本文介绍了一个类似于JSP内置对象request的类——SmartUpload的Request对象。该对象主要用于处理文件上传表单,提供了getParameter、getParameterValues及getParameterNames等方法来获取表单参数。

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 这个类的功能等同于JSP内置的对象request。只所以提供这个类,是因为对于文件上传表单,通过request对象无法获得表单项的值,必须通过jspSmartUpload组件提供的Request对象来获取。该类提供如下方法:    
   
  1、getParameter    
   
  作用:获取指定参数之值。当参数不存在时,返回值为null。    
   
  原型:public   String   getParameter(String   name)。其中,name为参数的名字。    
   
  2、getParameterValues    
   
  作用:当一个参数可以有多个值时,用此方法来取其值。它返回的是一个字符串数组。当参数不存在时,返回值为null。    
   
  原型:public   String[]   getParameterValues(String   name)。其中,name为参数的名字。    
   
  3、getParameterNames    
   
  作用:取得Request对象中所有参数的名字,用于遍历所有参数。它返回的是一个枚举型的对象。    
   
  原型:public   Enumeration   getParameterNames()    
   
   
   
   
   
  新建一个SmartUpload对象  
  SmartUpload   su   =   new   SmartUpload();  
  //   利用Request对象获取参数之值  
  out.println("TEST="+su.getRequest().getParameter("TEST")    

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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