答复: 标签的那点功能``未免太不够用,请教大家对标签持什么态度?

本文探讨了Struts2框架中如何实现迭代与条件判断的结合使用,特别是通过示例展示了如何在循环中进行特定条件的检查,并讨论了可能的循环控制方式。

原作者:http://www.verydemo.com/demo_c140_i6109.html

smartpig 写道

<s:iterator id="likesChecked_it" value="#likesChecked" status="likesChecked_itst">  
                    <s:if test="#likesChecked_it == #likesAll_it.key.toString()">  
                        checked="checked" 
                        <%//缺少跳出循环的语句,不知道该怎么写 %>  
                    </s:if>  
</s:iterator>

可以用类似于

<s:subset source="jrd.shot_name" count="4">
这个部分加判断
<s:iterator>
<span>u</span><a id='<s:property value="id" />' href="javascript:operate('list','<s:property value="name" />')"><s:property value="name" /></a>&nbsp;
</s:iterator>
</s:subset>

struts 2 还是挺不错的~
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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