包含include(静态)的使用

Java代码块与静态包含技术详解

1.工作中,我们经常使用到java代码块!

如果代码较为复杂,我们可以使用静态包含的形式!

  <%@ include file="onePage.jsp"%>

2。主意在所包含的页面中,我们必须在第一行设定编码方可:

<%@ page language="java" pageEncoding="GBK"%>

 并且在次面中,我们不会出现body、head等标签,也不会出现在主页面中同名的java变量!

也就是在次页面中,我们只出现table的大框架方可呀!

 

静态包含,再使用时比较方便实用!所有的java代码的变量的设置,以及传参的处理,都在主页面的java代码块中进行处理的!

 

3.如果一个页面中有:jsp_top.jsp

<%
   
ServletConfig   config1   =   getServletConfig();   
ServletContext   context   =   config1.getServletContext();
ApplicationContext  ctx  =  WebApplicationContextUtils.getWebApplicationContext(context);
 %>

 

在每个jsp页面中,我们实用静态包含,包含该页面,

这样,我们在每个页面中的java代码块中:

PersonMain main = (PersonMain) ctx
.getBean("PersonMain");

 这样,我们可以使用PersonMain中的方法! 效果类似于dwr调用java类中的方法!

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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