freemarker实现主页静态化

本文介绍如何使用Freemarker模板引擎将数据渲染到HTML页面的过程。通过具体示例展示了配置Freemarker环境、准备数据模型及模板文件,并最终生成静态网页的方法。
第一步

package com.air.freemarker;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.Writer;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import freemarker.template.Configuration;
import freemarker.template.DefaultObjectWrapper;
import freemarker.template.Template;
import freemarker.template.TemplateExceptionHandler;
public class Test {
public static void main(String[] args) throws Exception{
//模板路径
String dir = Test.class.getResource("/").getPath().split("WEB-INF")[0] + "freemarker";

Configuration cfg = new Configuration();

//加载freemarker模板文件
cfg.setDirectoryForTemplateLoading(new File(dir));

//设置对象包装器
cfg.setObjectWrapper(new DefaultObjectWrapper());

//设计异常处理器
cfg.setTemplateExceptionHandler(TemplateExceptionHandler.IGNORE_HANDLER);

//定义并设置数据
Map<String, String> data = new HashMap<String, String>();
data.put("persion", "小吴");

//获取指定模板文件
Template template = cfg.getTemplate("test.ftl");

//定义输入文件,默认生成在工程根目录
Writer out = new OutputStreamWriter(new FileOutputStream("test.html"),"GBK");

//最后开始生成
template.process(data, out);

System.out.println("successful");
}
}
第二步

在webRoot下建立freemarker文件夹

在文件夹中建立test.ftl文件代码如下:

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
<head>
<title>My JSP 'index.jsp' starting page</title>
<meta http-equiv="pragma" content="no-cache">
<meta http-equiv="cache-control" content="no-cache">
<meta http-equiv="expires" content="0">
<meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3">
<meta http-equiv="description" content="This is my page">
<!--
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">
-->
</head>

<body>
The first test: ${persion}
</body>
</html>

第三步

运行代码,你就会在你的WebRoot目录下出现test.html文件
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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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