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在JSP页面中调用另一个JSP页面中的变量

https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/16896447          在jsp学习中,经常需要在一个jsp页面中调用另一个jsp...页面中的变量,下面就这几天的学习,总结一下。         ...jsp页面之间的变量调用有多种方法:         1、通过jsp的内置对象—request对象获取参数:          (1)通过超链接传参:                  例:把a.jsp...i=1">传参     (说明:给i赋值时也可以用jsp表达式,例如i=变量名 %>)                       在b.jsp页面中的核心代码为:                          ...:                    例:把a.jsp中定义的变量传送到b.jsp中;                         在a.jsp中的核心代码为:

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    第四章:activiti流程中,变量的传递和获取流程变量 ,设置和获取多个流程变量,设置和获取局部流程变量「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 上一章我们介绍了部署流程实例,启动流程,查看任务,完成任务的service和实例,下面我们介绍下怎么获取流程中需要传递的变量。...然后把这个值放到刚才我们写的设置流程变量的方法中: 、 执行上面的方法,成功后我们看看数据库的act_ru_variable表会有我们设置的几个变量: 然后我们继续往下走,执行完成任务方法,注意修改任务...然后再执行完成方法,流程到leave003任务节点,然后再获取流程变量数据。...下面再介绍一种可以设置多个变量的方法: /** * 设置多个流程变量数据 */ @Test public void setVariableValue1(){ TaskService taskService...2018 请假原因:faShao 请假的天数是2覆盖了数据库中另一个请假天数的值。

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    R语言调整随机对照试验中的基线协变量

    即使在各组之间的某些基线变量出现不平衡的情况下也是如此。这是因为偏差被定义为估计量(由我们的统计程序给出,如线性回归)是否在重复样本中具有等于目标参数的期望。...有时估计值会高于真实值,有时低于真实值,但只要平均值等于目标值,我们就会说估算值是无偏见的。 协变量调整 现在让我们考虑调整一个或多个基线协变量,在我们的分析中随机化时。...这通常通过拟合结果的回归模型来完成,随机组和基线变量作为协变量。 我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据,随机化50%治疗= 0和50%治疗= 1。...该回归模型假设Y的平均值线性地取决于X,并且该关系的斜率在两组中是相同的。无法保证这些假设在任何特定研究中都能成立。因此,如果这些假设不成立,我们可能会担心使用协变量调整分析。...协变量调整与二元结果 前面的讨论是在连续结果的背景下进行的,我们通常会使用线性回归结果模型。如果结果是不同类型怎么办?也许最常见的是二元结果。在这种情况下,事情有点复杂。

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    总结一下CSS中变量的应用场景

    前言 从写下第一篇关于CSS变量的文章《CSS中的变量 》,我就爱上了使用这个小东西(呆在一家不需要考虑浏览器兼容性的公司真舒服啊),后来,我又去学习CSS的进阶知识,学会了如何给一个CSS变量,定义属性和默认值...在项目中,我已经开始CSS变量,当然使用SCSS/LESS的项目除外。在日常的使用中,我总结了几个使用CSS变量的极佳场景,本文记录总结一下。...例如RGB颜色值,在开发的过程中,手打肯定是不显示的,肯定是需要复制的,但是你用上了CSS变量,就只需要记住对应的变量名。...把这行代码放在一个单独的class中。2. 把这行代码定义为变量。...下面是我随手百度到的渐变,此时我们就应该是将这个渐变,定义为一个变量。

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    Python从0到100(三):Python中的变量介绍

    刚才我们提到过程序是指令的集合,写程序就是将一系列的指令按照某种方式组织到一起,然后通过这些指令去控制计算机做我们想让它做的事情。...当然凡事都有例外,玛雅人可能是因为长年光着脚的原因,把脚趾头也都用上了,于是他们使用了二十进制的计数法。在这种计数法的指导下,玛雅人的历法就与我们平常使用的历法并不相同。...非硬性规则: 规则1:变量名通常使用小写英文字母,多个单词用下划线进行连接。 规则2:受保护的变量用单个下划线开头。 规则3:私有的变量用两个下划线开头。...del可以删除单个变量、删除多个变量。 x = 5 print(x) del x print(x) 以上案例中,我们先定义了变量x,并打印x,然后将变量x删除,删除后则无法访问。...总之,Python变量是一个基本的概念,用于存储数据。Python变量的命名需要遵循一定的规则,可以使用赋值语句创建变量,支持多个变量指向同一个对象,支持变量类型的动态转换。

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    awk中的变量(r4笔记第93天)

    awk和sed结合起来,对于文件的横向纵向处理几乎是全方位的,可以算是文本处理中的大招了。当然awk这一强大的分本处理工具也不是浪得虚名,功能丰富,学习周期也要长些,不是一个Help文档就能说完的。...我们就按部就班,循序渐进,先来说说awk中的变量。 关于awk中的变量,有内置变量和自定义变量。 内置变量如果细分,有数据字段和数据行变量,数据变量,可能看概念不好理解。我们一个一个说明。...内建变量比如: ARGC 代表当前命令行的参数个数 ARGV 包含命令行参数的数组 ENVIRON 代表当前shell环境变量和值组成的关联数组 NF 代表数据文件中的字段总数 NR 是已处理的输入数据行数目...在脚本中给变量赋值,在命令行上给变量赋值 脚本中给变量赋值,比如我们指定一个变量test,然后初始化两次,变量值都会动态变化 ?...awk 'begin{FS=" "}{print $n}' n=3 a.lst 30 31 01 这种情况下,会根据设置的变量值,动态赋予n=3 如果需要传递shell变量的值,可以通过-v选项来实现

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    聊一下C编程中变量的初始化

    前言 经常有小伙伴在编写程序时因为变量未进行初始化而导致bug的出现。在平时编写程序时你是否在定义变量时有初始化的良好习惯?如果没有,那么你知道不同存储类型的变量默认的初始值是什么吗?...extern:把全局变量在其他源文件中声明成 extern 变量,可以扩展该全局变量的作用域至声明的那个文件,其本质作用就是对全局变量作用域的扩展。...register:一般经常被使用的的变量可以设置成寄存器变量,会被存储在寄存器中,计算速度远快于存在内存中的非 register 变量。...此外也没办法捕捉到全局变量初始化抛出的异常,一般来说要减少全局变量的使用,特别是限制那些要求复杂初始化的全局变量。...也可以不指定维数值 int ia[]={0,1,2}; char buf[10] = {'\0'}; 总结 在平时的编程中我们要养成良好的编程习惯,定义变量的同时进行初始化,这样会减少程序出现

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    拓端tecdat|R语言计量经济学:虚拟变量(哑变量)在线性回归模型中的应用

    相反,我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子:性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...因此,在y和x的真实关系中,性别既影响截距又影响斜率。 首先,让我们生成我们需要的数据。...#真斜率,男性=5,女性=1ifelse(d$性别==1, 10+5*d$x+e,5+d$x+e) 首先,我们可以看一下x和y之间的关系,并按性别给数据着色。 ...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR) 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归,Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic

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    在javascript中如何将字符串转成变量或可执行的代码?

    有这样一个需求:当前作用域内有未知的一些变量,其中一个函数中可以拿到某个变量名字符串,怎么能在函数内通过传进来的字符串取到作用域链中的变量值,示例小 demo 如下: const name = '周小黑...' const age = 18 /** * @param {String} e 变量名字符串 * @returns value 通过变量名字符串在作用域链中取到的变量值 */ function...主要有三种方式: eval() 函数 eval() 函数会将传入的字符串当做 JavaScript 代码进行执行,所以下面的字符串可以正确取到变量对应的值,eval 对比 new Function 和...setTimeout 定时器 setTimeout 的第一个参数我们平时都是传一个函数,它其实也是可以传字符串进去的,在浏览器中是可以正常执行的,在node环境中会报错。...实际上浏览器中也是不推荐这么用的,另外需要注意的是字符串中的变量只能访问全局作用域,不能访问局部作用域,如果全局作用域中没有,就是 undefined。

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果,我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ,该值相当稳定(作为一阶近似值,几乎恒定)。红线是的变量重要性函数, 蓝线是的变量重要性函数 。例如,具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上,我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同的代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征的重要性并不是那么直观。

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的解释。...例如,考虑一个非常简单的线性模型 在这里,我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型,但实际上,我们考虑另一个特点-不用于产生数据-  ,即相关   。我们考虑这三个特征的随机森林   。...我想我发现图形混乱,因为我可能会想到的  重要性 的    恒定。考虑到其他变量的存在,我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上,我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同的代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type

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    关于plsql中的绑定变量(r3笔记第73天)

    在看关于shared pool的文档时,必定会提到绑定变量,也能够通过几个简单的例子对绑定变量带来影响有深刻的认识,但是在工作中,可能有时候我们就忘了绑定变量的影响了,其实有时候一个很小的变动就会导致性能几十几百倍的提升...然后我们使用如下的pl/sql来尝试从表t中取出数据然后重新插入t中。...生成的sql_id只有一个。至于parse_calls是66,我们可以断定表t中应该有66*2=132条数据。因为pl.sql是基于66条数据的基础上做了一次insert....Elapsed: 00:00:00.09 我们来查看一下sql语句的执行情况。特别注意的是sql_text中的insert是小写。而上面的例子里面insert是大写。 这条语句进行了大量的硬解析。...可以这么来看,在插入数据前,已经有132条数据了,但是运行Pl/sql之后为什么只有66条硬解析的记录呢? 我们抽取一条数据来简单验证一下。我们抽取最后一条记录。可以看到在表t中重复的记录有4条。

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    Java从入门到精通六(java中的字符串变量String,StringBuilder,StringBuffer)

    Java从入门到精通六(java中的String,StringBuilder,StringBuffer) 一: String 1:String的数据类型 2:String 在静态数据区和堆区(动态存储区之一...:String的数据类型 首先我们认识到java中的数据类型分为基本数据类型和引用数据类型。...1:有关StringBuilder的一些说明 通过在帮助文档中查看,我们可以了解到一些简要的说明。...void getChars(int srcBegin, int srcEnd, char[] dst, int dstBegin) 字符从此序列复制到目标字符数组中dst。...StringBuilder是不安全的,没有加锁,对字符串的操作比较灵活。但是在多线程下是必定不安全的,所以适合在单线程下进行大量操作。

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    【统计学基础】从可视化到统计检验,比较两个或多个变量分布的方法总结

    直方图将数据分组到同等宽的容器(bin)中,并绘制出每个容器中的观察数据的数量。...最将实验组和对照组的所有变量的平均值以及两者之间的距离度量(t 检验或 SMD)收集到一个称为平衡表的表中。可以使用causalml库中的create_table_one函数来生成它。...我们可以看到实验组和对照组的不同变量的平均值,括号中是标准误差。...计算 R 和 U 背后的理论如下:如果第一个样本中的值都大于第二个样本中的值,则 R₁ = n₁(n₁ + 1)/2 并且作为结果,U 1 将为零(可达到的最小值)。...F检验 对于多个组最流行的检验方法是 F 检验。F 检验比较不同组间变量的方差。这种分析也称为方差分析。

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