jsf的总结上

本文探讨了JSF框架的生命周期过程,包括恢复视图、请求处理、验证、模型更新和导航等关键阶段。详细解释了rendered属性、导航配置、参数传递、依赖注入以及不同标签之间的区别。

详细页面:http://www.verydemo.com/demo_c107_i1890.html

最近一直在看JSF的网站学习,写了点心得,内容是乱七八糟。

 

JSF的过程:别人说是恢复视图,我也不知道恢复试图是什么意思.但是我的感觉就是,我想恢复视图的意思就是,将他的JSF动作通过html解析器解析成html的动作,例如如果用户这个时候只是点击了一个链接等简单的事情的话(也就是说我们没有必要进行验证,更新模型值等的操作),就直接跳出(execute complite),整个生命周期完成,跳到render的周期。
第二个阶段是获得请求值,如果这个阶段发生了不可预知的错误,应该就响应完成了。

就算你的请求值是为空的话,也没有什么关系的,依旧去执行下一个阶段。

第三个部分才是调用validation的阶段
验证成功的话,就更新模型值阶段了,更新模型值没有什么错误的话,就调用你的action的方法了。

 

1.

rendered 这是一个逻辑判断表达式的属性,通过这个表达式结果是true,或者false来验证拥有该render的这个组件是不是要呈现到这个View中.

2.
JSF中我们进行导航的标准是faces-config.xml中进行配置,比如说,我们可以使用from-outcome 来进行调控
然后我们在写一个action中返回在faces-config.xml中form-outcome的值
但是在JSF2中,我们可以直接用action=“xxx"来进行导航。
JSF中我们可以采用h:selectBooleanCheckbox 的true或者false确定属性的显示
我们应该是用的是property-'is'来和后台的bean进行交互,这个无关规则,只是我们Java property 书写的规范罢了。

3.
Facelts里的ui:repeat 和h:datatable中的区别在于ui:repeat仍然是一种迭代的关系,而datatable确是一种表现结构了。

4.
标签<f:param/>这个就是用来进行传递参数的
5.
默认的我们使用的是action来进行导航,默认的是action是用来进行forward的命令的,但是我们可以使用
return ****?faces-redirect=true来将视图的请求由forward变成rediect命令.
6.
依赖注入的关系,managerbean是支持依赖注入的虽然没有spring有用但是,还是非常有用的,举个例子,通常注入的最好是一个ApplicationScoped的范围
@ManagedBean(eager=true)//这个是声明,这个managerBean是可以提供给managedbean注入的
public class Bean1{

....
}
@ManagedBean
public class Bean2{

@ManagedProperty(value="#{bean1}")
private Bean1 bean1;
.....
}
7.…………………………………………………………………………

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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