JSP EL笔记

本文介绍了EL表达式的功能和优势,包括减少JSP页面中的Java代码量、方便代码及页面外观的修改。文中详细列举了EL内置对象及其作用,并通过实例说明了如何在JSP页面中使用EL表达式替代传统的getAttribute方法。

EL作用:

减少JSP页面中JAVA代码

方便JSP中代码的修改,也方便美工修改页面外观

 

运算符:

运算符 :

 

EL读取的用法:

读取属性

 

 

EL内置对象:

类别 标识符 描述
JSPpageContext PageContext 实例对应于当前页面的处理
作用域pageScope 与页面作用域属性的名称和值相关联的 Map
requestScope 与请求作用域属性的名称和值相关联的 Map
sessionScope 与会话作用域属性的名称和值相关联的 Map
applicationScope 与应用程序作用域属性的名称和值相关联的 Map
请求参数param 按名称存储请求参数的主要值的 Map
paramValues 将请求参数的所有值作为 String 数组存储的 Map
请求头header 按名称存储请求头主要值的 Map
headerValues 将请求头的所有值作为 String 数组存储的 Map
Cookiecookie 按名称存储请求附带的 cookie 的 Map
初始化参数initParam 按名称存储 Web 应用程序上下文初始化参数的 Map

 

例子:

<%= session.getAttribute(“phone”) %>
等价于
${sessionScope.phone}

 

设定JSP不使用JSP EL :

1.使用page指令的isELIgnored 属性

<%@page isELIgnored=”true” %>

 

2. 或者修改web.xml

<web-app ...>
<jsp-config>
<jsp-property-group>
<url-pattern>*.jsp</url-pattern>
<el-ignored>true</el-ignored>
</jsp-property-group>
</jsp-config>
</web-app>
 

 

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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