velocity 学习 3 其实现原理

本文介绍如何使用Velocity模板引擎将数据渲染到模板中。通过示例代码展示了初始化VelocityEngine、获取模板、创建上下文并填充数据、渲染模板到字符串等步骤。
import java.io.StringWriter;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.VelocityContext;


public class HelloWorld{
public static void main( String[] args )throws Exception{
/* first, get and initialize an engine */
VelocityEngine ve = new VelocityEngine();
ve.init();
/* next, get the Template */
Template t = ve.getTemplate( "hellosite.vm" );
/* create a context and add data */
VelocityContext context = new VelocityContext();
context.put("name", "sun");
context.put("site", "http://i.cn.yahoo.com/littlenewus/blog/p_3/");
/* now render the template into a StringWriter */
StringWriter writer = new StringWriter();
t.merge( context, writer );
/* show the World */
System.out.println( writer.toString() );
}
}




把velocity的包加到classpath 。。然后再写一个hellosite.vm 在里面有$name 和$site 就行了 不管了写什么叼东西。。

上面的代码也是从工作日志直接复制的 也应该能看懂吧 呵呵。。 这是velocity怎么叼模板的过程。

恩 ,当然在实际用的时候这些事情不用我们来做了 我们只需要怎么用velocity里面规定的访问机制就行了。
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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