Struts 1.X的标签

本文详细介绍了Struts框架中常用的标签及其与ActionForm的交互方式,包括逻辑标签、迭代标签、显示标签及文本输入标签等,并解释了它们如何在JSP页面中使用。

struts中的标签与ActionForm结合的比较紧

在jsp界面中需要导入的标签

<%@ taglib uri="/WEB-INF/struts-html.tld" prefix="html" %>
<%@ taglib uri="/WEB-INF/struts-bean.tld" prefix="bean" %>
<%@ taglib uri="/WEB-INF/struts-logic.tld" prefix="logic" %>

 

1.     <logic:present name="" property="">

         name可以是四个作用范围中所保存的对象,  也可以是ActionForm的名称

        如果是前者时, 可以没有property属性.  是后者时,property中是Form中的属性

2.    <logic:iterate id="" name="" property="">

       此标签用于迭代集合中的元素,  id代表该页面作用域中变量的名称

       name 和 property同上.

3.    <bean:write name="" property=""/>

       此标签用于显示bean的属性,可以和iterate标签一起使用, name代表变量名, property代表变量的属性

       单独使用时, name可以是四个作用范围中所保存的对象,  也可以是ActionForm的名称,property代表属性

4.    <html:textarea property=""/>   <html:text property=""/>

       代表文本输入域, property中的属性代表从Form中得到的属性的值, 作为文本域内的默认值

5. <html:hidden property=""/>

    隐藏标签, 可以得到Form中传递过来的某个属性, 而且可以在提交到下一个请求的时候, 将该属性保留后传递过去

   注意: 传递过去后是保存在Form中的!

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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