`

常注意

阅读更多

System.out.println(10/8); 打印出来  1  整数除以整数还是整数

但其中有个为double 或者decimal 等 打印出来则会使 1.25

 

在后台通过 this.getsession().createSqlQuery(sql);得到集合

尽量的将 sql语句的字段再封装到一个bean 里面  这样直接加载到泛集合里面

 当不是泛型bean 集合的时候,如果 sql 语句中就一个字段的话那个 list.get(i) 得到的就是那个值

 当 不是一个字段的话就的通过  Object objs =(Object[]) List.get(i);

  objs[1].toString  这种方式得到sql语句中的第二个字段的值

 

 

在页面上展示的时候 取得集合的长度用 ${fn:length(list)} 前提导入 

<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/functions" prefix="fn" %>

 

<s:iterator value="list" status="sta">

如果只是一个字段的话  可一个用  list[#sta.index][0] 来取得字段的值

 

分享到:
评论

相关推荐

    (精装修)业主收楼常注意几点.docx

    【精装修业主收楼注意事项详解】 对于购买精装修房产的业主而言,房屋的质量至关重要,关系到日常生活质量和长期居住的舒适度。以下是一些业主在收楼时应注意的关键点: 1. **门的质量检查**: - 门的开启关闭...

    注意机制matlab

    显著性检测是寻找图像中与其他区域相比具有更高视觉显著性的部分,常用于目标检测、图像摘要、视觉导航等任务。 二、MATLAB在实现注意机制中的角色 MATLAB作为一个强大的数值计算和可视化环境,提供了丰富的图像...

    注意力机制(Attention Mechanism)

    在深度学习模型中,注意力机制常与编码器-解码器架构结合使用,以处理序列到序列(Seq2Seq)任务,如机器翻译、语音识别等。具体而言,编码器负责将输入序列转换成固定长度的向量表示,而解码器则依据此向量生成输出...

    手写多头注意力机制.zip

    - 在实际应用中,多头注意力机制常被使用,它将自注意力过程并行执行多次,每次使用不同的查询、键和值的线性变换。这样可以捕获不同模式和依赖,增加模型的表达能力。 - 各个头的上下文向量会拼接起来,再通过一...

    PCB 工艺规则 Cadence 设计应用注意事项

    PCB 工艺规则 Cadence 设计应用注意事项 PCB 工艺规则是指在设计和制造 PCB 时需要遵守的规则,以确保 PCB 的质量和可靠性。在 Cadence 设计应用中,需要遵守以下规则: 1. 不同元件间的焊盘间隙:大于等于 40mil...

    注意力机制-注意力机制序列标注-label.zip

    在优化过程中,Adam等优化算法常被用于更新模型参数,以最小化损失函数。 在实际应用中,注意力机制序列标注模型已被广泛应用于各种NLP任务,如机器翻译、情感分析、文本分类和问答系统等。通过对注意力得分的可视...

    前端运行环境(即浏览器)的一些常考查知识点,包括页面加载过程、如何性能优化以及需要注意的安全问题

    前端运行环境(即浏览器)的一些常考查知识点,包括页面加载过程、如何性能优化以及需要注意的安全问题前端运行环境(即浏览器)的一些常考查知识点,包括页面加载过程、如何性能优化以及需要注意的安全问题前端运行...

    C语言注意事项.

    `这一行代码实现了接收一个字符并立即输出的功能,常用于简单的字符交互场景。 #### 注意事项二:变量与数据类型 C语言中的变量是用来存储数据的容器,它们有特定的数据类型,如`char`、`int`等。在进行变量操作时...

    注意力机制基本概念.zip

    1. **自注意力(Self-Attention)**:这是最早引入注意力机制的一种形式,常用于Transformer架构。自注意力允许每个位置的输入元素不仅考虑自身,还考虑其他所有位置的信息,通过计算不同位置之间的相似度来分配权重...

    CBAM_keras_model_keras_densenet_残差网络_inceptionnet_注意力机制

    在深度学习中,注意力机制常用于自然语言处理、计算机视觉等领域,提高模型的性能和解释性。 综合以上,这个压缩包文件很可能包含了一个使用Keras实现的深度学习模型,该模型融合了DenseNet的密集连接、ResNet的...

    python 注意力识别系统.zip

    在实际应用中,自注意力常被用作Transformer模型的基础组件,Transformer已经在许多NLP任务中取得了显著的性能提升。此外,自注意力也广泛应用于计算机视觉(CV)领域的图像语义理解任务。 "DistinguishCore.py_D4...

    GATE-master_pytorch实现gate_gate_注意力机制_自注意力机制_自编码_

    5. **自注意力机制**:自注意力机制是注意力机制的一种,它允许每个位置的元素都对其它所有位置的元素进行加权,常用于Transformer模型中,以处理语言等序列数据。 6. **自编码器**:自编码器是一种无监督学习的...

    培养课堂注意力的目的和意义.doc

    小学生在课堂上常出现注意力不集中的现象,这可能是由于内在因素(如兴趣、动机、情绪状态)和外在因素(如教学环境、教师教学方式)共同影响。内在因素包括个人的学习兴趣、注意力的自我调节能力等,外在因素则涉及...

    c++实际编程中应该注意的一些问题

    `__stdcall`常用于Windows API,由被调用者清理栈。`__fastcall`利用寄存器传递参数,以提高速度。 5. **程序运行基本概念**: - **主程序/子程序(EXE)**是独立运行的程序,可以直接执行。 - **程序库/模版库...

    结合深度Q学习和注意模型的视频人脸识别.pdf

    卷积神经网络(CNN)是深度学习中的一种常用模型,常用于图像识别和视频分析。深度学习在视频人脸识别中的应用可以提高视频人脸识别的准确性和稳定性。 注意模型(Attention Model)在视频人脸识别中的应用: 注意...

    自注意力与文本分类attention

    自注意力与文本分类 依赖 Python 3.5 Keras 数据集 IMDB影评倾向分类数据集,来自IMDB的25,000条影评,被标记为正面/负面两种评价。影评已被预处理为词下标构成的序列。方便起见,单词的下标基于它在数据集中出现的...

    2021年教师招聘考试题库《注意》必考点带答案解析.docx

    4. **教学策略与注意**:教师常采用各种策略来引导和维持学生的注意,如使用鲜艳的颜色突出重点(利用刺激物的新异性引起无意注意),在学生分心时突然改变音量或语调(引起无意注意,吸引有意注意),或提供多种...

    结合注意力机制的深度学习光流网络.pdf

    结合注意力机制的深度学习光流网络也运用了变分光流方法中的恒常约束与平滑约束。这些约束能够帮助模型更好地利用运动先验知识,从而提升光流估计的效果。恒常约束是指在光流场中,属于同一物体的像素点在相邻帧之间...

    剪辑基本注意事项

    2. **叠化**:叠化是两个镜头重叠渐变,常用于表示时间的流逝或情感的过渡,让切换更加柔和。 3. **淡入淡出**:淡入通常代表场景的开始,淡出则表示结束,它们可以增加影片的节奏感和戏剧性。 剪辑的流畅性并不...

    积分的计算需要注意的地方

    三重积分常用于计算体积,曲面积分则可以用于计算流体通过曲面的流量。 针对题目中提到的几种积分,下面举例说明计算中的一些注意点: 1. 对于定积分,务必正确写出积分限。例如,定积分 ∫x dx 的积分限是x从1到2...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics