el表达式

1.EL的.或[]运输符

:默认是调用属性对应的get方法,底层原理为javaBean
eg:${customer.age}
实际调用的是customer中的getAge()方法
没查找范围默认依次从 pageScope requestScope sessionScope applicationScope 中找对应的属性
1.1输出放在session中的customer的age属性

${sessionScope.customer.age}
${sessionScope.customer["age"]}

1.2假如customer为com.atguigu包下的,则
正确写法:这样写会直接找com.atguigu.custome类中的age属性

${sessionScope.com.atguigu.customer["age"]}```

错误写法,因为下面这样写会先在会话中找com属性,但没有这个属性,则会传回null
${sessionScope.com.atguigu.customer.age}

2.EL中的隐含对象

2.1:与范围相关的
pageScope requestScope sessionScope applicationScope
2.2:与输入有关的
param paramValues
在这里插入图片描述
2.3:其他隐含变量pageContext,cookie,header,initParam
其中cookie,header,initParam只需了解

在这里插入图片描述
pageContext既PageContext属性,但只能读取属性,很常用,因为它可以获取除自身
外其他jsp八个隐含对象

在这里插入图片描述
易错点

在这里插入图片描述
1.下面这样写代表
调用通过setAttribute(String var1, Object var2)方法放在session里面的属性attributeNames

${sessionScope.attributeNames}

2.这样写代表调用session里面的getAttributeNames()方法

${pageContext.session.attributeNames}

3.EL的运输符
在这里插入图片描述
注:本博客为转载文章,若有侵权,请及时联系我删除qq:2694200519

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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