JSP自定义标签例子

由于工作需要,最近要做一个WAP网。

打算采用  SPRING + HIBERNATE 做 应用层和持久层。

表示层的话,由于没有合适的开源框架,打算改源。准备把Struts 改成 WAPruts。Struts其实控制器其实不用动的,只要改前端表示就行了,而由于表示很多部分是封装好了标签的,所以改Struts也就是主要改标签的展现。

首先就做了个自定义标签的例子备忘记 :

功能:在页面输出

BaseTag.java 所有标签的父类,直接继承了TagSupport,方面功用性能的扩展。

/** *//**
 * @date 2007-7-31
 
*/

package cn._5znb.j2ee.tag.wap;

import javax.servlet.jsp.tagext.TagSupport;

/** *//**
 * 
@author 唐韧
 * @date 2007-7-31
 
*/

public class BaseTag extends TagSupport ...{

    
/** *//**
     * 
@param args
     
*/

    
public static void main(String[] args) ...{
        
// TODO Auto-generated method stub

    }


}

WAPDropDownListTag.java 具体标签处理类

/** *//**
 * @date 2007-7-31
 
*/
package cn._5znb.j2ee.tag.wap;

import java.io.IOException;

import javax.servlet.jsp.JspException;

/** *//**
 * 
@author 唐韧
 * @date 2007-7-31
 
*/

public class WAPDropDownListTag extends BaseTag ...{

    
private String msg;
    
    
public String getMsg() ...{
        
return msg;
    }



    
public void setMsg(String msg) ...{
        
this.msg = msg;
    }



    @Override
    
public int doEndTag() throws JspException ...{
        
try ...{
            pageContext.getOut().print(
"Hello World This is My Tag="+msg);
        }
 catch (IOException e) ...{
            e.printStackTrace();
        }

        
return super.doEndTag();
    }

}

页面:
MyJsp.jsp

<%...@ page language="java" pageEncoding="GB18030"%>

<%...@ taglib uri="http://www.5znb.cn/j2ee/tags-wap" prefix="wap" %>    //这里重要,主要申明引用标签

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">

<html>
<body>
    
<wap:test msg="tidus"/>
</body>
</html>

ok,这个例子完了,以后会把这个框架改完的。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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