EL表达式

本文详细介绍了EL(Expression Language),一种用于读取和操作在JSP容器中存储数据的语言。涵盖EL的基本概念,如文字常量、运算符、变量、存取器及函数调用,并深入探讨了EL中隐式对象如何映射到JSP的四大作用域。

1.简介

EL(Expression Language)为表达式语言,表达式是对数据的表示,会计算它的结果并
进行显示
EL提供了一些标识符,存取器,和运算符,用来读取驻留在hsp容器中的数据
el 语言${}
可用于jsp页面中所有Html和jsp标签中
只能用在 jsp表达式,代码片段之外的地方
2.EL中有效表达式

文字常量 :表示固定的数字,字符串,布尔型或空值
运算符 :允许对数据和文字进行组合比较
变量:用来引用储存在数据中心的数据对象
存取器:用来检索对象的属性或集合中的元素
函数调用:调用特定的函数完成功能
3.文字常量
数字:整数,浮点型
字符型:单引号,或者双引号限定的字符
布尔型:true;false
null 输出时转化成空
4.变量
有11个隐式对象变量,可以用来访问你特定的数据
在EL中,与隐式对象变量无关联的变量被认为是存
储在四个 JSP作用域(page, request, session,
application)中的对象。
.作用域中对象的搜索顺序是 page<request<session、
<application。
存取器 :存储对象的属性值,或者集合中的元素
5.el隐式对象对jsp对象对比
pagecontext : p a g e C o n t e x t . r e q u e s t . C o n t e x t 返 回 上 下 文 路 径 p a r a m : {pageContext.request.Context} 返回上下文路径 param : pageContext.request.Contextparam{param.name}=request.getParamer(“name”)
paramVlues: p a r a m V a l u e s . n a m e = r e q u e s t . g e t P a r a m e t e t V a l u e s ( &quot; n a m e &quot; ) 获 取 复 选 框 p a g e S c o p e : {paramValues.name }=request.getParametetValues(&quot;name&quot;)获取复选框 pageScope: paramValues.name=request.getParametetValues("name")pageScope{pageScope.name}=pageContext.getAttribute(“name”)
requestScope ?{requestScope.name}=request.getAttribute(“name”)
sessionScope: ${sessionScope.name}=session.getAttribute(“name”)
applicationScope: a p p l i c a t i o n S c o p e . n a m e = s e r v l e t C o n t e x t . g e t A t t r i b u t e ( &quot; n a m e &quot; ) h e a d r : {applicationScope.name}=servletContext.getAttribute(&quot;name&quot;) headr : applicationScope.name=servletContext.getAttribute("name")headr:{“host”}=request=request.getHeader(“host”)
headrValues : h e a d V a l u e s . n a m e = r e q u e s t . g e t H e a d e r V a l u e s ( &quot; n a m e &quot; ) c o o k i e : {headValues}.name= request.getHeaderValues(&quot;name&quot;) cookie: headValues.name=request.getHeaderValues("name")cookie:{cookie.JSESSIONID.value}
initParam:${initParam.name} = servletContext.getInitParameter(“name”);

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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