JSON在同个页面中JSP JAVASCRIP的读取 通过JQUERY

本文展示如何将JavaScript与JSP结合使用,通过数据对象和JSON格式实现前端与后端的数据交互,包括数据获取、修改及页面更新过程。

W3S 例子


  • 数据在名称/值对中
  • 数据由逗号分隔
  • 花括号保存对象
  • 方括号保存数组

<script type="text/javascript">

var JSONObject= {
"name":"Bill Gates",
"street":"Fifth Avenue New York 666",
"age":56,

"phone":"555 1234567"};

</script>


=====================================================

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
    pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>Insert title here</title>
<jsp:include page="common/inc.jsp"></jsp:include>  //这里包含了JQUERY需要的INCLUDE
<script type="text/javascript">
var json;
var JSONObject={'name':"codecross",'address':'xxx province xxx city'};
$(function(){
    json = $('#json input[name=json1]').val(JSONObject.name);
    console.info(json);
});
</script>
</head>
<body>
<div id="json">
<input name="json1"type="text" value="apple">
</div>
</body>
</html>


运行结果为 console拿到 div id= json→input name=json1 的值aplle 并且在JSP界面中改变input的值为javascript中json name的值codecross


【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,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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