struts的select下拉列表

本文介绍使用Struts框架实现下拉列表的方法。通过设置LifecycleStatesForm中的downloadGroups集合及selectedGroup属性,配合LifecycleAction填充数据,最终在JSP页面上展示可选的下拉列表项。
刚接触struts,用到sturts的下拉列表,找到“朝九晚九”的这篇文章 ,和大家一起分享

LifecycleStatesForm:
=================================
private Set downloadGroups = null;
private String selectedGroup = null;

LifecyleAction:
=================================
HashSet hs = new HashSet();

hs.add(new LabelValueBean("Label 0", "Value 0"));
hs.add(new LabelValueBean("Label 1", "Value 1"));
hs.add(new LabelValueBean("Label 2", "Value 2"));
hs.add(new LabelValueBean("Label 3", "Value 3"));
hs.add(new LabelValueBean("Label 4", "Value 4"));
hs.add(new LabelValueBean("Label 5", "Value 5"));
hs.add(new LabelValueBean("Label 6", "Value 6"));
hs.add(new LabelValueBean("Label 7", "Value 7"));
hs.add(new LabelValueBean("Label 8", "Value 8"));
hs.add(new LabelValueBean("Label 9", "Value 9"));

if (form == null) {
form = new LifecycleStatesForm();
}

LifecycleStatesForm lcsform = (LifecycleStatesForm)form;
lcsform.setSelectedGroup("Value 4"); //默认值
lcsform.setDownloadGroups(hs);
request.setAttribute("groups", lcsform);

jsppage1:
=================================
<html:link href="LifecycleAction.do">
goto 下拉列表
</html:link>

jsppage2:
=================================
<logic:present name="groups" scope="request">
<html:select name="groups" property="selectedGroup">
<html:optionsCollection name="groups" property="downloadGroups"/>
</html:select>
</logic:present>



- 以下的options中的单个option当然必须要有optionvalue和optionLable的属性

<html:select property="selNIC" name="formName">
<bean:define id="options" name="formName" property="selNICS"/>
<html:options collection="options" property="optionvalue" labelProperty="optionLabel"/>
</html:select>

2005年7月20日 11:09

评论
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值