STRUTS 2 标签 <s:param>

本文详细介绍了Struts2框架中s:param标签的使用方法,包括两种不同的属性设置方式及其应用场景。通过示例代码展示了如何在分页程序中使用s:param标签来传递动态与静态参数。
struts2的s:param标签主要有两个属性name与value, 若想在value属性中输入直接量,则可以这样写:<s:param name="some" value="%{'user'}"/>, 也可以这样写:<s:param name="some">user</s:param>。但如果直接赋值,这个值不是由Action动态生成的,而是自己指定的一个字符串,则只能用后者。例:
    一个分页程序中的jsp片段:
                 <a href="<s:url action="showAllGoods.action">
                        <s:param name="currentPage" value="currentPage" />
                        <s:param name="pagerMethod">first</s:param>
                       </s:url>">首页</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;
                 <a href="<s:url action="showAllGoods.action">
                        <s:param name="currentPage" value="currentPage" />
                        <s:param name="pagerMethod">previous</s:param>
                       </s:url>">上一页</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;
                 <a href="<s:url action="showAllGoods.action">
                        <s:param name="currentPage" value="currentPage" />
                        <s:param name="pagerMethod" >next</s:param>
                       </s:url>">下一页</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;
                 <a href="<s:url action="showAllGoods.action">
                        <s:param name="currentPage" value="currentPage" />
                        <s:param name="pagerMethod">last</s:param>
                       </s:url>">尾页</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;
   请注意其中的参数传递,分别用了前面介绍的俩种方式:<s:param name="currentPage" value="currentPage" /> <s:param name="pagerMethod">last</s:param>。其中第一种方式中的currentPage是由Action动态生成的。而第二种方式中的last字符串是我自己页面指定的,如果这里也采用第一种方式的话,就不能传进这个参数。

本文出自 “忘忧草” 博客,请务必保留此出处http://rickcheung.blog.51cto.com/913220/238992

【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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