这几天项目遇见的一些问题,给大家分享一下
吐血一:是级联下拉列表<s:doubleselect/>
刘总监封装的一个类来配合该标签使用,
/** 供s:doubleselect标签使用的级联节点 */
public class DoubleSelectNode {
String name; //供显示的内容
String value; //节点的值
List<DoubleSelectNode> subNodes; //级联子节点集
...get和set方法
...
有了该类,用该标签就方便多了,
<s:doubleselect
list="teacherDoubleSelectNodes" //一个List<DoubleSelectNodes>类型列表
listKey="value"
listValue="name"
doubleList="subNodes"
doubleListKey="value"
doubleListValue="name"
doubleName="teacherId"
doubleId="teacherId"
name="teacherType"
id="teacherType"
value="咨询员"
doubleValue="王老师"
formName="form0"
theme="simple"/>
这样写完它还是报错,可以看见页面加载到该标签时候,黄色一片。。。
看了异常,和上网找了原因,原来是找不到表单,非得加个属性formName="form0",而且名字和所在表单对应!
吐血二:日期控件<s:datetimepicker/>
首先要页面能识别该控件,必须加上,<s:head/>标签
<s:datetimepicker value="today"
type="date"
toggleType="explode"
weekStartsOn="1"
name="phoneDate"
label="生日"
displayFormat="yyyy-MM-dd"/>
然后需求是要有默认值(指定某个后台动态的时间),为了做到这点,更是吐血,
value为默认值属性,把后台的一个Date类型的变量赋给它value="phoneDate",就是有问题。。。
非得写成value="%{phoneDate}",但是这样还是显示不出来的,要改成 displayFormat="yy-MM-dd"才能最终显示默认值,真tmd服了!
最后,在数据库查某个时间范围的数据,为了让页面显示默认间隔为一周,首先需要处理下两个日期:
endDate = new Date();
Calendar todayCalendar = Calendar.getInstance();
todayCalendar.setTime(endDate);
todayCalendar.add(Calendar.DAY_OF_MONTH, -7);
beginDate = todayCalendar.getTime();
这样beginDate就比endDate早7天。
但是拿着这两个日期,去查数据时候:
String hql = "from BespokeRecord as a where a.bespokeDate >='" + beginDate + "' and a.bespokeDate <= '" + endDate + "'";
因为类型为java.util.Date,居然查不出数据,纳闷了。所以就把它变成java.sql.Date类型,
java.util.Date是java.sql.Date的父类,天啊,转不过,那只能处理了,一定要把它给转过去
所以来了个日期格式化:
//格式化日期,转化为sql日期,进入数据库查询
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
beginDate = java.sql.Date.valueOf(dateFormat.format(beginDate));
endDate = java.sql.Date.valueOf(dateFormat.format(endDate));
终于得到我想要的数据了。。。
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内容概要:本文档详细介绍了如何利用 MATLAB 实现鲸鱼优化算法 (WOA) 和长短期记忆网络 (LSTM) 相结合的技术——WOA-LSTM,在数据分类和预测领域的应用。文章首先概述了LSTM在网络训练中超参数依赖的问题以及WOA作为一种新颖的全局优化算法的优势。接着阐述了该项目的研究背景、目的及其重要意义,并深入讨论了项目面临的六大主要挑战,从模型优化到超参数空间管理。文档特别强调WOA-LSTM融合所带来的性能提升、降低计算复杂度的能力及其实现自动化的超参数优化流程。除此之外,文中展示了模型的应用广泛性,覆盖了从金融市场的股票预测到智能制造业的各种实际场景,并提供了具体的模型架构细节和代码实例,以帮助理解模型的工作原理和技术要点。 适合人群:具有一定编程技能的研究人员、工程师和科学家们,尤其是对深度学习技术和机器学习感兴趣的专业人士。 使用场景及目标:该文档的目标是向用户传授使用MATLAB实现WOA-LSTM进行复杂数据分类和预测的方法论,旨在指导读者理解和掌握如何利用WOA进行超参数寻优,从而改善LSTM网络性能。 其他说明:通过阅读这份文档,使用者不仅能够获得有关WOA-LSTM技术的具体实现方式的知识,而且还可以获取关于项目规划和实际部署过程中的宝贵经验。
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