【原创】struts标签<html:link>传递参数

本文详细介绍了在Struts项目中如何使用&lt;a&gt;和&lt;html:link&gt;来传递参数。通过示例展示了传递单个变量、JavaBean属性及多个参数的不同方法,特别是利用Map容器简化多参数传递的过程。

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在struts项目中,我们经常要传递参数,这里的<html:link>和<a>有些不同之处,让我们共同学习。

一、<a>
我们一般直接在里面加要传递的参数,如果有多个则用&添加。例如:
<a href="destination.jsp?username=admin"> enter to destination </a>
这样我们就能把参数username,具体值admin传递过去,在JSP端接收即可。如果传递多个则用&连接。

二、<html:link>
<html:link>分为几种情况,对于不同的情况用不同的方法。
①单独传递一个变量的值
例如,String username = admin;
<html:link page="/url" paramID="username" paramName="admin" > </html:link>这样就可以username传递过去了。
②传递JavaBean中的某一个属性
例如:
public class Person {
private String name;
private String password;
}
这里我没有给username赋值。
<html:link page="/url" paramID="username" paramName="name" paramProperty="Person" > </html:link>

③传递多个参数
对于多个参数我们有两种方法,第一种是用问号和连接符(?&),但是如果我们要传递的参数多于10个,那么这样就非常的麻烦,而且难于调试。这种情况下我不建议大家这样做,而是用另一种简单的方法----Map容器。先看例子:
public class Person {
private String name;
private String password;
}
Map userMap = new HashoMap();
userMap.put("name", name); //这里假设Person类里面name属性已经有值
userMap.put("password", password)

<html:link page="/url" name="userMap" > </html:link>

传递参数在JavaWeb应用里是非常重要的技术,希望大家都能掌握。
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内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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