JSP内置对象

本文介绍了JSP中的九个内置对象及其应用场景,包括application、config、exception等,并详细解释了每个对象的用途及常用方法。

 

JSP脚本中包含9个内置对象,这9个内置对象都是Servlet API接口的实例,只是JSP规范将它们完成了默认初始化(由JSP页面对应Servlet的_jspService()方法来创建这些实例)。也就是说,它们已经是对象,可以直接使用。9个内置对象依次如下:
	application:javax.servlet.ServletContext的实例,该实例代表JSP所属的Web应用本身,可用于JSP页面,或者Servlet之间交换信息。常用的方法有getAttribute(String attName)、setAttribute(String attName , String attValue)和getInitParameter(String paramName)等。
	config:javax.servlet.ServletConfig的实例,该实例代表该JSP的配置信息。常用的方法有getInitParameter(String paramName)和getInitParameternames()等方法。事实上,JSP页面通常无须配置,也就不存在配置信息。因此,该对象更多地在Servlet中有效。
	exception:java.lang.Throwable的实例,该实例代表其他页面中的异常和错误。只有当页面是错误处理页面,即编译指令page的isErrorPage属性为true时,该对象才可以使用。常用的方法有getMessage()和printStackTrace()等。
	out:javax.servlet.jsp.JspWriter的实例,该实例代表JSP页面的输出流,用于输出内容,形成HTML页面。
	page:代表该页面本身,通常没有太大用处。也就是Servlet中的this,其类型就是生成的Servlet类,能用page的地方就可用this。
	pageContext:javax.servlet.jsp.PageContext的实例,该对象代表该JSP页面上下文,使用该对象可以访问页面中的共享数据。常用的方法有getServletContext()和getServletConfig()等。
	request:javax.servlet.http:HttpServletRequest的实例,该对象封装了一次请求,客户端的请求参数都被封装在该对象里。这是一个常用的对象,获取客户端请求参数必须使用该对象。常用的方法有getParameter(String paramName)、getParameterValues(String paramName)、setAttribute(String atttName,Object attrValue)、getAttribute(String attrName)和setCharacterEncoding(String env)等。
	response:javax.servlet.http.HttpServletResponse的实例,代表服务器对客户端的响应。通常很少使用该对象直接响应,而是使用out对象,除非需要生成非字符响应。而response对象常用于重定向,常用的方法有getOutputStream()、sendRedirect(java.lang.String location)等。
	session:javax.servlet.http.HttpSession的实例,该对象代表一次会话。当客户端浏览器与站点建立连接时,会话开始;当客户端关闭浏览器时,会话结束。常用的方法有:getAttribute(String attrName)、setAttribute(String attrName, Object attrValue)等。
 

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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