JSP开发c标签易错总结

本文总结了JSP中使用C标签进行数据遍历时的常见问题,包括必须导入的jar包(standard-1.1.2.jar和jstl.jar)、在jsp页面上引用标签库的指令、在后台servlet设置请求属性,以及前台jsp如何展示数据。通过示例代码展示了C标签在表格中的应用,强调了每一步的重要性。

(一)一定要项目必须导入的jar包:standard-1.1.2.jar      jstl.jar

(二)一定要在jsp页面上引用这个:  <%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core"%>

(三)后台servlet 层:

List<User> users = us.findUsers();

request.setAttribute("userList",users  );

   request.getRequestDispatcher("/results.jsp").forward(request, response);


(四)前台jsp:


<table width="100%" border="0">
                        <tr class="t_tit">
                            <td width="30" align="center"><input type="checkbox" id="selAll" onclick="doSelectAll()" /></td>
                            <td width="140" align="center">用户名</td>
                            <td width="140" align="center">账号</td>
                            <td width="80" align="center">密码</td>
                            <td width="100" align="center">操作</td>
                        </tr>
                        <c:forEach var="user" items="${userList}">
                            <tr bgcolor="f8f8f8" >
                                <td align="center"><input type="checkbox" name="selectedRow" value="${user.id }"/></td>
                                <td align="center">${user.username }</td>
                                <td align="center">${user.account }</td>
                                <td align="center">${user.password }</td>
                                <td align="center">
                                    <a href="${basePath }/userServlet?method=editUI&id=${user.id}">编辑</a>
                                    <a href="${basePath }/userServlet?method=delete&id=${user.id}">删除</a>
                                </td>
                            </tr>
                        </c:forEach>
  </table>


总结:少一样就是坑!心好累....哭



具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型构与算法代码逻辑的合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如同光照天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警高效决策。
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