Struts2中的JSP格式化输出

本文介绍如何在i18n资源文件中配置格式字符串,并在JSP页面上使用Struts2标签来显示格式化后的日期和金额。通过具体示例展示了两种不同的用法。
第一步
在i18n资源文件中加入格式字符串

#number:
global.format.money={0,number,#0.00##}
global.format.money02={0,number,##0.00}
#datetime:
global.format.date={0,date,yyyy-MM-dd}
global.format.time={0,date,HH:mm:ss}
global.format.datetime={0,date,yyyy-MM-dd HH:mm:ss}
global.format.datetime02={0,date,yyyy-MM-dd HH:mm}


第二步
在JSP中格式化要输出的属性

<%-- 用法一 --%>
<s:text name="global.format.date"><%-- 时间格式 --%>
<s:param value="deployDate" /><%-- 要显示的时间 --%>
</s:text>
<%-- 用法二 --%>
<s:iterator value="personList" id="p">
<s:property value="%{getText('global.format.money', {#p.salary})}"/>
</s:iterator>
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
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