hualinux spring 3.11:SpEL(Spring表达式语言)

SpEL详解
本文深入解析Spring表达式语言(SpEL),介绍其基本概念、字面量表示方法、运算符号及如何引用Bean、属性和方法。SpEL是一个强大的工具,用于运行时查询和操作对象图,适用于动态赋值和复杂表达式计算。

目录

一、知识点

 二、字面量

三、引用 Bean、属性和方法

四、 SpEL支持的运算符号

五、引用 Bean、属性和方法


spring EL (Spring表达式语言)也会多少用到,所以要学习一下

一、知识点

  • Spring 表达式语言(简称SpEL):是一个支持运行时查询和操作对象图的强大的表达式语言
  • 语法类似于 ELSpEL 使用 #{} 作为定界符,所有在大框号中的字符都将被认为是 SpEL
  • SpEL bean 的属性进行动态赋值提供了便利
  • 通过 SpEL 可以实现:
    • 通过 bean 的 id 对 bean 进行引用
    • 调用方法以及引用对象中的属性
    • 计算表达式的值
    • 正则表达式的匹配

 二、字面量

  • 字面量的表示:
  • 整数:<property name="count" value="#{5}"/>
  • 小数:<property name="frequency" value="#{89.7}"/>
  • 科学计数法:<property name="capacity" value="#{1e4}"/>
  • String可以使用单引号或者双引号作为字符串的定界符号:<property name=“name” value="#{'Chuck'}"/> 或 <property name='name' value='#{"Chuck"}'/>
  • Boolean:<property name="enabled" value="#{false}"/>

 

三、引用 Bean、属性和方法

 

四、 SpEL支持的运算符号

 

五、引用 Bean、属性和方法

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以深理解和拓展应用能力。
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