JSP

jsp
全称
java server page
jsp页面要被web容器翻译成java 类按照servlet规范,所有jsp翻译生成的类,必须实现HttpJspPage接口。而HttpJspPage是Servlet的子接口。也就意味着jsp翻译生成类也会实现servlet。所以,从这个意义上说,jsp本质是servlet.jsp重在于页面的显示,而servlet重在于逻辑处理
jsp引擎
web容器编译的一个类,负责将jsp页面翻译成java类。在web容器下/conf/web.xml 中进行啊注册
jsp生命周期
由JSP引擎将JSP页面翻译成JAVA代码
JAVA代码翻译成CLASS字节码
加载到容器
有容器实例化对象
初始化阶段相关的方法是jspInti()
请求到达,调用服务阶段的相关的方法_jspService
销毁阶段相关的方法是jspDestroy()
jsp语法和定义
jsp网页主要由元素和模板数据两个部分组成
模板数据时JSP的静态部分,WEB容器不处理
元素则是必须经由WEB容器解释
元素都是以XML作为语法基础,并且大小写要一致
WEB容器支持两种不同的格式JSP语法
普通格式和XML兼容格式
普通JSP语法是设计给开发者用的
XML兼容JSP时设计来给开发者用的
JSP脚本元素
声明
<%! %>定义jsp类的 成员变量,静态方法和方法
脚本
<% %>
丰富_JSPServlet(),在脚本中定义的变量,全部是_jspServlet()的 局部变量
表达式
丰富_jspServlet(),相当于out,print()向叶面输出内容.注意,后面不能加;号
注释
<%-- --%>
容器不翻译,只在源代码中可见,最安全
html注释
<!-- -->
html会通过out.print输出到 客户端,客户端服务器均可见,最不安全
java注释
// /*  */
给java代码书写的注释,只用于服务器端可见
jsp隐式对象
jsp引擎翻译的jsp中,在_jspService()中会定义九个变量,并将这些变量做初始化,由于脚本和表达式时在丰富_jspService()方法所以可以直接使用这些变量,这些变量称为隐式对象
九个隐式对象
四个作用域
pageContex
只在当前作用jsp页面有效
request
作用于请求
session
作用于会话
默认true 表示访问该jsp页面时,产生会话对象
application
作用于全局
两个输出
response
响应对象
out
打印输出流
当前对象
page
contentType:设置MIME类型和编码集
pageEncodiong:设置编码集,MIME类型默认为text/html
import:导入jsp类中所有的包
配置对象
config
异常对象
exception
errorPage 表示当前页面如果抛出了jsp运行异常,则跳转指定出错页面
isErrorPage:表示jsp页面出错处理页面.定义了exception隐式对象,接收异常对象
静态包含
<%@include file="">叫做指令包含,页脚静态编译.在编译时发生,将本身jsp和包含的jsp一起编译,形成一个class文件.所以两个页面不能存在同名变量,指令包含也只能包含文件
动作包含]
<jsp:include page="">在请求时发生.本身jsp包含的是另一个jsp执行结果.形成两个class文件.所以两个页面存在同名变量,<jsp:forward page="url">执行动作,由一个jsp页面转发到另一个jsp页面
el表达式
${键名}
作用域
先从小作用域中查找,如果该键中有对应的值就出,忽略其他作用域.如果小作用域没有该键
,那么再去大作用域中查找
可通过作用域指定绑定对象.${sessionScope.aaa} 表示在session会话范围中查找,如果没有找到,也不回去其他作用域查找
支持运算
通过作用域取出对象时,时调用了get方法完成.所以就算该实体类没有属性,但是提供了get方法,同样可以通过el表达式取出属性值.另外,实体类的属性前两个字母都不能大写
过滤器
一个中间组件,用于拦截数据和目的数据之间的消息
在<filter-mapping>标签中的<url-pattern>标签中,可以加入<url-pattern>标签,表示请求路径进行过滤,也可以加入<servlet-name>标签,表示针对某个指定名称的路径过滤
四种类型
request
表示直接请求,按请求路径.默认方式
forward
表示通过内部转发到达目标资源之前进行过滤
include
表示包含指定资源时,进行过绿滤
error
表示发生异常时进行过滤
过滤器链
当一个请求到达目标资源时,可能会经过多个过滤器.这就形成了过滤器链.过滤器<servlset-name>.如果一个请求经过多个<url-pattern>那么就按注解方式执行
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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