freemarker入门例子

本文通过一个具体的FreeMarker入门例子,展示了如何使用FreeMarker模板引擎进行数据模型的渲染,包括加载模板、配置参数、处理数据集合以及生成HTML文件的过程。

freemarker入门例子,直接代码如下:

FreeMarkerTest

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import freemarker.template.Configuration;
import freemarker.template.DefaultObjectWrapper;
import freemarker.template.Template;

public class FreeMarkerTest {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) throws Exception{
		// TODO Auto-generated method stub
		Configuration config = new Configuration();
		try {
			config.setDirectoryForTemplateLoading(new File("e:\\javasrc"));
			config.setObjectWrapper(new DefaultObjectWrapper());
			
			Template template = config.getTemplate("test.ftl","UTF-8");
			//创建数据模型
			Map root = new HashMap();
			List<User> users = new ArrayList<User>();
			User u1 = new User();
			u1.setId("123");
			u1.setName("王五");
			users.add(u1);
			User u2 = new User();
			u2.setId("2345");
			u2.setName("张三");
			
			User u3 = new User();
			u3.setId("fgh");
			u3.setName("李四");
			users.add(u2);
			users.add(u3);
			
			root.put("userList", users);
			Map product = new HashMap();
			root.put("lastProduct", product);
			product.put("url", "http://www.google.com");
			product.put("name", "green hose");
			File file = new File("e:\\javasrc\\test.html");
			if(!file.exists()){
				//System.out.println("file exist");
				file.createNewFile();
			}
			Writer out = new BufferedWriter(new FileWriter(file));
			template.process(root, out);
			out.flush();
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
	}

}

 

test.ftl

<html>
  <head>
    <title>Welcome!</title>
  </head>
  <body>
  	<#list userList as user>
    	<h1>Welcome ${user.name}!&nbsp;&nbsp;id:${user.id}</h1><br/>
    </#list>
    <p>Our latest product:
    <a href="${lastProduct.url}">${lastProduct.name}  </a>!
  </body>
</html>

 

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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