spring boot入门

https://blog.youkuaiyun.com/qq_27317475/article/details/81119098

链接: https://pan.baidu.com/s/1rYkme-ZsG_pCn1V53XfIzQ 提取码: 9gfd

 

controller

public class Bt21Controller {
    
    @RequestMapping("/index")
    public String index(@ModelAttribute(value="message") Message message) {
        return "index";
    }
    
    @RequestMapping(value="/page2", method=RequestMethod.POST)
    public void page2(@ModelAttribute(value="message") Message message, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception{
        System.out.println("test");
        response.sendRedirect("http://www.163.com");
    }
        
    
}

html:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en" xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
<meta charset="UTF-8" />
<title>test</title>
</head>
<h1>hello</h1>
<form action="#" method="post" th:object="${message}"
    th:action="@{/page2}">
    <input type="text" th:field="*{info}" /> <input type="submit"
        value="submit" />
</form>
</html>

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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