EL表达式与JSTL

EL表达式与JSTL


EL表达式

EL:Expression Language

JSTL

JSTL(JSP Standard Tag Library)封装了一些复杂操作逻辑以后的简写形式。

从pageContext中可以获取任意一种其他对象:session,request,response,out,servletContext

原理

根据taglib指令中uri+prefix确定唯一的一个空间,确定空间的规则是到jstl.jar包中的tld文件中匹配uri+prefix节点。
匹配上之后,根据写的标签名在tld文件中寻找< tag>标记下的< name>节点,找到后查看< tag-class>节点中的类名,即该标签背后对于的类。

自定义标签

  1. 编写一个类继承SimpleTagSupport
  2. 重写doTag(),编写标签逻辑
  3. 配置(通过编写tld文件,将标签和背后的类对应起来)文件一定要保存在WEB-INF目录下
    content-type:
    empty 属性代表没有标签体
    scripeless 代表有标签体,但不允许有java代码
    JSP 有标签体,可以有java代码,但这个属性值只用于复杂标签,简单标签不支持。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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