JSTL对List嵌套List的ForEach求和

本文介绍如何使用JSTL标签库计算一个包含SchoolClassDetailInfo对象列表的总班级数,通过示例代码展示了如何利用<c:forEach>和<c:set>进行累加计算。

 

A Example:
<c:set var="total" value="${0}"/>
<c:forEach var="tList" items="${bPositions}">
  <c:set var="total" value="${total + (tList.amount*tList.price)}"/>
</c:forEach>
<c:out value="${total}"/>

detailInfoList里放的是SchoolClassDetailInfo
SchoolClassDetailInfo.java:
public class SchoolClassDetailInfo {
	private String gradeName;
	private List<String> classList;
	private String testStr="aa,bb,cc";
}

怎样求得detailInfoList中的班级总数(即该List中几个classList的长度总和)?JSTL求法如下:
<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c" %> 
<%@ taglib prefix="fn" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/functions" %> 

<c:set var="total" value="${0}"/>
<c:forEach items="${detailInfoList}" var="detailInfo">
<c:set var="total" value="${total + fn:length(detailInfo.classList)}"/>
</c:forEach>
<c:out value="${total}"/>

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值