struts中客户端判断

本文介绍了在Struts框架下进行字段验证的方法,包括在validator - rules.xml中定义javascript,在validation.xml中定义需验证字段。还说明了特定字段的验证原则,如必须为数字、必填、长度限制等。同时提及在相关文件中进行数据类型转换,如整型、浮点型的转换。
[color=red](1)[/color]
validator-rules.xml中定义javascript;
validation.xml中定义需要验证的字段;
[color=red](2)[/color]
在jsp页面中:
<tr bgcolor="#FFFFFF">
<td align=middle bgcolor="#f7fcff">余额告警金额</td>
<td height="25" colspan="3 bgcolor="#FFFFFF">
[color=olive] <html:text property="alarm_balance" size="16" />[/color] </td>
</tr>这两个字段需要验证,原则为:
必须为数字,必填字段,最多只能输入8个字节的长度,数字范围为0-999999999
[color=red](2)实现[/color]
在vilidation.xml文件中增加

<field property="alarm_balance" depends="required,range,maxlength,integer">
<arg0 key="Tab_xn_company.alarm_balance"/>
<arg1 name="range" key="${var:min}" resource="false"/>
<arg2 name="range" key="${var:max}" resource="false"/>
<arg1 name="maxlength" key="${var:maxlength}" resource="false"/>
<var>
<var-name>min</var-name>
<var-value>0</var-value>
</var>
<var>
<var-name>max</var-name>
<var-value>999999999</var-value>
</var>
<var>
<var-name>maxlength</var-name>
<var-value>8</var-value>
</var>
</field>
也可以这样:
<field property="alarm_balance" depends="required,range,maxlength,integer">
<arg0 key="Tab_xn_company.alarm_balance"/>
[color=olive] <arg1 name="range" key="min_integer" resource="true"/>
<arg2 name="range" key="max_integer" resource="true"/>[/color]
<arg1 name="maxlength" key="${var:maxlength}" resource="false"/>
<var>
<var-name>maxlength</var-name>
<var-value>8</var-value>
</var>
</field>
那二个最大最小值可以放在资源文件中定义,
如下:
min_integer = 0
max_integer = 99999999

[color=blue]对于在数据库中是number(x,y)类型的字段,在由dbrever.java生成的.xml文件中,由默认的double类型转为float类型。这样才能在jsp页面中用float规则来验证该字段。[/color]

[color=red]对于整型[/color],在由dbrever.java生成的.xml文件中由[color=blue]double[/color]替换为[color=blue]long[/color],然后在由StrutsGenerator.java生成的validation.xml文件中再由long替换为为[color=blue]integer[/color];
[color=red]对于浮点类型[/color],在由dbrever.java生成的.xml文件中是[color=blue]double[/color]不需要修改,然后在由StrutsGenerator.java生成的validation.xml文件中再由double替换为为[color=blue]float[/color]
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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