转 struts2中的ognl小问题

本文详细解析了Struts2框架中OGNL表达式的#、%和$符号的用途及应用场景,包括访问非根对象属性、计算字符串类型的OGNL表达式值及在国际化资源文件和配置文件中的引用方式。
<s:textfield value ="%{#session.username}" name="account.userid" label="设置昵称" required="true"></s:textfield>


还是个小细节的问题 !~

本是想在注册之后,将注册的名字通过session.set("username",username);
然后转到AccountRegist.jsp页面,先前都写成

<s:textfield value ="#session.username" name="account.userid" label="设置昵称" required="true"></s:textfield>
或者
<s:textfield value ="${session.username}" name="account.userid" label="设置昵称" required="true"></s:textfield>

或者
<s:textfield value ="session.attribute[‘username’]" name="account.userid" label="设置昵称" required="true"></s:textfield>

~~~~~~~~~~~~
试了这几个都不行,出现的值都是value里的字符串,而不是去值栈里取值的,搞得真是够郁闷的~


***************************************************************


#、%和$符号在OGNL表达式中经常出现,而这三种符号也是开发者不容易掌握和理解的部分。在这里笔者简单介绍它们的相应用途。
1.#符号的用途一般有三种。
1)访问非根对象属性,例如示例中的#session.msg表达式,由于Struts 2中值栈被视为根对象,所以访问其他非根对象时,需要加#前缀。实际上,#相当于ActionContext. getContext();#session.msg表达式相当于ActionContext.getContext().getSession(). getAttribute(”msg”) 。
2)用于过滤和投影(projecting)集合,如示例中的persons.{?#this.age>20}。
3)用来构造Map,例如示例中的#{’foo1′:’bar1′, ’foo2′:’bar2′}。
2.%符号
%符号的用途是在标志的属性为字符串类型时,计算OGNL表达式的值。如下面的代码所示:
构造Map
<s:set name=”foobar” value=”#{’foo1′:’bar1′, ‘foo2′:’bar2′}” />
<p>The value of key “foo1″ is <s:property value=”#foobar['foo1']” /></p>
<p>不使用%:<s:url value=”#foobar['foo1']” /></p>
<p>使用%:<s:url value=”%{#foobar['foo1']}” /></p>

3.$符号
$符号主要有两个方面的用途。
在国际化资源文件中,引用OGNL表达式,例如国际化资源文件中的代码:reg.agerange=国际化资源信息:年龄必须在${min}同${max}之间。
在Struts 2框架的配置文件中引用OGNL表达式,例如下面的代码片断所示:
<validators>
<field name=”intb”>
<field-validator type=”int”>
<param name=”min”>10</param>
<param name=”max”>100</param>
<message>BAction-test校验:数字必须为${min}为${max}之间!</message>
</field-validator>
</field>

看了这个之后就试了改为value ="%{#session.username}"
【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值