分页实现的分析

本文详细解析了分页效果的实现原理与算法,包括如何通过当前页、总页数和记录数计算出分页信息,如从第几条记录开始显示及每个页面显示多少条记录。同时,介绍了如何在特定的JSP页面中应用这些算法,以及在实现过程中需要注意的关键点。

分页的效果

1当前页-1当前页+1最后一页总页数

首页上一页下一页末页

算法分析:------------------------------------------------

当前页:

intnowpage;

首页:

nowpage=1;

末页:

intcountpage;//总页数

nowpage=countpage;

上一页:

nowpage=nowpage-1;

if(nowpage<1){

nowpage=1;

}

下一页:

nowpage=nowpage+1;

if(nowpage>countpage){

nowpage=countpage;

}

定义:

当前页nowpage

总页数countpage

总记录数:countrecord

每页显示的记录数PAGESIZE=10条

当前页开始的记录数:(nowpage-1)*10+1;

页面数

从第几条开始

每个页面有多少条

第一页

1

10

第二页

11

10

第三页

21

10

第四页

31

10

第五页

41

10

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

第n页

(n-1)*10+1

10

总页数==总记录数%每页显示的记录数==0?总记录数/每页显示的记录数:总记录数/每页显示的记录数+1;

Countpage==countrecord%PAGESIZE==0?countrecord/PAGESIZE:countrecord/PAGESIZE+1;

表的操作:

总记录数:selectcount(*)from表名;

总页数:总页数==总记录数%每页显示的记录数==0?总记录数/每页显示的记录数:总记录数/每页显示的记录数+1;

当前页的记录信息:

select*from表名limit(nowpage-1)*pagesize,pagesize;

实现的过程中需要注意的:

1、

2、

3、

那个单独的Jsp页面中:

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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