14、JavaServer Faces 2.0 入门指南

JavaServer Faces 2.0 入门指南

1. JSF 2.0 简介

JavaServer Faces (JSF) 是 Java EE 平台的标准组件框架,Java EE 6 将 JSF 2.0 作为其标准用户界面组件框架。与早期版本相比,JSF 2.0 引入了许多新特性,使 JSF 应用程序开发更加简单。它更依赖于约定而非配置,遵循 JSF 约定时,通常无需编写大量配置代码,在很多情况下甚至无需编写任何 XML 配置文件,如 web.xml 或 faces-config.xml。

2. 主要新特性

以下是 JSF 2.0 的一些主要新特性:
- Facelets 成为首选视图技术 :早期 JSF 版本默认使用 JSP 作为视图技术,但 JSP 技术早于 JSF,与 JSF 结合使用时可能会出现不自然或产生问题,例如生命周期不匹配。而 Facelets 是专门为 JSF 编写的新视图技术,因其成功应用成为 JSF 的事实上的标准,JSF 2.0 专家小组将其指定为官方视图技术。
- 可选的 faces-config.xml :以往 J2EE 应用的 XML 配置过多,Java EE 5 采取措施大幅减少了 XML 配置,Java EE 6 进一步减少了所需配置,使 faces-config.xml 在 JSF 2.0 中成为可选文件。在 JSF 2.0 中,可通过新的 @ManagedBean 注解配置 JSF 管理的 Bean,无需在 faces-config.xml 中配置。此外,JSF 导航有约定规则,如果 JSF 2.0 命令链接或命令按钮的 <

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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