CKEditor初体验

集成CKEditor到Java Web应用

1.Download the ckeditor.zip file from http://ckeditor.com/, decompress to WebRoot, we can delete _samples,  _source folder and some language js file in lang.

2.Use this code in index.jsp

<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%>
<%
request.setCharacterEncoding("utf-8");	
String ckeditorContent = request.getParameter("ckeditor");
%>
<%=ckeditorContent%>

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
	<head>
		<script type="text/javascript" src="ckeditor/ckeditor.js"></script>

		<title>My JSP 'index.jsp' starting page</title>
		<!--
	<link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css">
	-->
	</head>

	<body>
		<form action="index.jsp" method="post">
				<textarea cols="80" id="ckeditor_kama" name="ckeditor"
					rows="10">Hello World!</textarea>
					<script type="text/javascript">
					CKEDITOR.replace('ckeditor_kama',
						{
							//extraPlugins:'uicolor',
							//toolbar:[['Bold','Italic','-','NumberedList','BulletedList','-','Link','Unlink'],['UIColor']],
							uiColor:'#CCE8CF',
							skin:'kama'
						});
					</script>
				<input type="submit" value="submit" />
		</form>
	</body>
</html>

 

 

【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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