dwr轻松上路(五)

五、dwr中的Converters探讨

        这个节点用于在javascript和java之间进行数据格式间的转换

  •        DWR文档指明以下数据类型不需要转换,DWR默认支持:

                   boolean, byte, short,int,long, float,  double, char, 
                  java.lang.Boolean, java.lang.Byte, java.lang.Short, java.lang.Integer, java.lang.Long, java.lang.Float,
                  java.lang.Double, java.lang.Character, java.math.BigInteger, java.math.BigDecimal and java.lang.String

  •          Date类型转换(js Date<-------------->java.util.Date,java.sql.Date,java.sql.Times,java.sql.Timesstamp)正如java的基本类型一样,dwr默认支持
  • 数组类型转换

             如果数组元素类型为基本类型(dwr直接支持)

                js端code:var paras=new Array{'1','2'}

               java端code:public String[] sayHello(String[] name) {
                           String[]result = new String[name.length];
                           for(int i=0; i                            {
                             result[i]= "Hello, " + name[i];
                             }
                            return result;
                             } 

  •        bean类型的转换:这种类型转换的例子颇多,在此不再详述,仅需要提醒大家的是在配置dwr.xml文件时不要忘记指明返回bean类的creator节点,scope属性为script
  •  集合间的转换:默认支持,collection、map,如果我们要确切的转换为某种的具体集合,就需要使用方法签名技术

        

                     到此为止,数据转换问题探讨完毕,如果有任何问题请给我留言

 

【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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