el表达式

本文详细介绍了如何在JSP中使用EL表达式来访问各种类型的数据,包括字符串、对象结构、Map、数组、列表等,并展示了如何进行运算及使用empty测试。
//普通字符串
		request.setAttribute("hello", "hello World");
		
		//结构
		Group group=new Group();
		group.setId(1);
		group.setName("尚学堂");
		
		User user=new User();
		user.setName("谷超");
		user.setAge(27);
		user.setGroup(group);
		
		request.setAttribute("user", user);
		
		//map
		Map map=new HashMap();
		map.put("key1", "value1");
		map.put("key2", "value2");
		
		request.setAttribute("map", map);
		
		//数组
		String[] strArr=new String[]{"hello","world","ni","hao"};
		request.setAttribute("strArr", strArr);
		
//		对象数组
		User[] users=new User[10];
		for(int i=0;i<10;i++){
			User u=new User();
			u.setName("User"+i);
			users[i]=u;
		}
		request.setAttribute("users", users);
		
//		list
		ArrayList list=new ArrayList();
		for(int i=0;i<10;i++){
			User u=new User();
			u.setName("User"+i);
			list.add(u);
		}
		request.setAttribute("userList", list);
		
		//empty
		request.setAttribute("value1", null);
		request.setAttribute("value2", "");
		request.setAttribute("value3", new ArrayList());
		request.setAttribute("value4", "11111");

JSP中代码

<li>普通字符串</li><br>
hello(jsp 脚本):<%=request.getAttribute("hello") %><br>
hello(el表达式):${hello }<br>
el表达式,el的隐含对象pageScope,requestScope,sessionScope,applicationScope<br>
hello(el表达式):${requestScope.hello }<br>
hello(el表达式,从sessionScope中取得):${sessionScope.hello }<br>

<li>结构</li><br>
姓名:${user.name }<br>
年龄:${user.age }<br>
所属组:${user.group.name}<br>

<li>map</li><br>
mapvalue.key1:${map.key1 }<br>
mapvalue.key2:${map.key2 }<br>

<li>数组,采用[]和下标</li><br>
strArr[2]:${strArr[2] }<br>

<li>对象数组,采用[]和下标</li><br>
userArr[2].name:${users[2].name }<br>

<li>list</li><br>
userList[5].name:${userList[5].name }<br> 

<li>el表达式对运算符的支持</li><br>
1+2=${1+2 }<br>
10/5=${10/5 }<br>
10 div 5=${10 div 5 }<br>
10 % 3=${10 % 3 }<br>
10 mod 3=${10 mod 3 }<br>
4 > 3=${4> 3 }<br>
<!-- 
	==/eg
	!=/ne
	</lt
	>/gt
	<=/le
	>=/ge
	&&/and
	||/or
	!/not
	/ / div
	%/mod
        +
        -
        *  
 -->
 
<li>测试empty</li><br>
value1:${empty value1 }<br>
value2:${empty value2 }<br>
value3:${empty value3 }<br>
value4:${empty value4 }<br>

通常和jstl结合使用,表达式语言有三个重要部分

EL隐式对象 pageScope,requestScope,sessionScope,applicationScope

存取器

运算符

using functions <%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/functions" prefix="fn"%> ${fn:contains(var1,'hello')}

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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划和MPC模型预测控制跟踪控制(复现)(Matlab代码实现)内容概要:本文档聚焦于【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划与MPC模型预测控制跟踪控制的研究,提供了完整的Matlab代码实现方案。内容涵盖AUV在复杂海洋环境下的路径规划算法设计与模型预测控制(MPC)的跟踪控制策略,重点复现了高水平期刊中的关键技术细节,包括动力学建模、约束处理、优化求解及控制反馈等环节。文档还附带多个相关科研方向的技术介绍与资源链接,突出其在智能控制与机器人领域的高仿真精度与学术参考价值。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学背景,熟悉Matlab/Simulink环境,从事科研或工程开发的研究生、高校教师及科研人员;尤其适合致力于路径规划、MPC控制、水下机器人系统开发等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①复现IEEE顶刊中关于AUV路径规划与MPC控制的核心算法;②深入理解MPC在非线性系统中的应用机制与优化求解过程;③为水下机器人、无人系统等方向的科研项目提供可运行的代码基础与技术参考;④辅助论文写作、项目申报与仿真验证。; 阅读建议:建议结合文档中提供的网盘资源(如YALMIP工具包、完整代码等)进行实践操作,重点关注MPC控制器的设计参数设置与路径规划算法的实现逻辑,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展思路,提升科研效率与创新能力。
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