jsp page指令详解

机器人学习-matlab四足机器人控制仿真 《机器人学,机器视觉与控制》学习笔记 使用工具箱版本9.10 题目与解决思路: 【1】. 通过减少复位期间的抬腿高度来缩短复位的轨迹 Z轴向下,为了减小复位器件的抬腿高度,应当缩小△Z,故可以将示例程序中zu值调大。 【2】. 增加腿的步幅 腿的步幅可由改变x方向上腿前进和后退运动的极限来达到,令xf = 7; xb = -xf;即可。 ... 阅读详情

一、JSP 指令

JSP 指令(directive)影响由 JSP 页面生成的 servlet 的整体结构。下面的模板给出指令的两种可能形式。属性值两边的双引号可以替换为单引号,但引号标记不能完全省略。如果要在属性值中使用引号,则要在它们之前添加反斜杠,' 使用 \'," 使用 \"

<% directive attribute="value" %>
<% directive attribute1="value1"
attribute2="value2"
......
attribute3="value3" %>

在 JSP 中,主要有3种类型的指令:page,include 和 taglib。page 指令允许通过类的导入、servlet 超类的定制、内容类型的设置、以及诸如此类的事物来控制 servlet 的结构。page 指令可以放在文档中的任何地方。第二个指令,include 允许在 JSP 文件转换到 servlet 时,将一个文件插入到 JSP 页面中。include 指令应该放 置在文档中希望插入文件的地方。第三个指令,taglib,定义自 定义的标记标签。

二、JSP page 指令

page 指令可以定义下面这些大小写敏感的属性(大致按照使用的频率列出):import、contentType、pageEncoding、session、isELIgnored(只限 JSP 2.0)、buffer、autoFlush、info、errorPage、isErrorPage、isThreadSafe、language 和 extends。

2.1 import 属性

使用 page 指令的 import 属性指定 JSP 页面转换成的 servlet 应该输入的包。在 JSP 中,包是绝对必需的。原因是,如果没有使用包,系统则认为所引用的类与当前类在同一个包中。例如,假定一个 JSP 页面包含下面的 scriptlet:

<% Test t=new Test(); %>

在此,如果 Test 在某个输入包中,则没有歧义。但是,如果 Test 不在包中,或者页面没有明确地导入 Test 所属的包,那么系统将会认为 Test 就在这个自动生成的 servlet 所在的包中。但问题是自动生成的 servlet 所在的包是未知的!服务器在创建 servlet 时,常常会根据 JSP 页面所在的目录来决定它的包。别的服务器可能使用其他不同的方式。因此,不能指望不使用包的类能够正常工作。对于 bean 也同样如此,因为 bean 不过是遵循某些简单命名约定和结构约定的类。

 默认情况下,servlet 导入 java.lang.*、javax.servlet.*、javax.servlet.jsp.*、javax.servlet.http.*,也许还包括一些服务器特有的包。编写 JSP 代码时,绝不要依靠任何自动导入的服务器特有类。这样做会使得代码不可移植。

使用 import 属性时,可以采用下面两种形式:

<%@ page import="package.class" %>
<%@ page import="package.class1, ..., package.classN" %>

例如,下面的指令表示 java.util 包和 cn.foololdfat 包中的所有类在使用时无需给出明确的包标识符:

<%@ page import="java.uti1.*, cn.foololdfat.*" %>

 import 是 page 的属性中惟一允许在同一文档中多次出现的属性。尽管 page 指令可以出现在文档中的任何地方,但一般不是将 import 语句放在文档顶部附近,就是放在相应的包首次使用之前。

2.2 contentType 和 pageEncoding 属性

 contentType 属性设置 Content-Type 响应报头,标明即将发送到客户程序的文档的 MIME 类型。有关MIME 类型的更多信息,参见Java Web 开发 (5) HTTP 响应报头。

使用 contentType 属性时,可以采用下面两种形式:

<%@ page contentType="MIME-TYPE" %>
<%@ page contentType="MIME-Type; charset=Character-Set" %>

例如,指令

<%@ page contentType="application/vnd.ms-excel" %>

和下面的 scriptlet 所起到的作用基木相同

<% responce.setContentType("application/vnd.ms-excel"); %>

两种形式的第一点不同是,response.setContentType 使用明确的 Java 代码(这是一些开发人员力图避免使用的方式),而 page 指令只用到 JSP 语法。第二点不同是,指令被特殊处理,它们不是在出现的位置直接成为 _jspService 代码。这意味着 response.setContentType 能够有条件地调用,而 page 指令不能。条件性地设置内容的类型主要用在同一内容能够以多种不同的形式进行显示的情况下。

 不同于常规 servlet (默认的 MIME 类型为 text/plain),JSP 页面的默认 MIME 类型是 text/html (默认字符集为 ISO-8859-1)。因此,如果 JSP 页曲以 Latin 字符集输出 HTML则根本无需使用 contentType,如果希望同时更改内容的类型和字符集,可以使用下面的语句:

<%@ page contentType="someMimeType; charset=someCharacterSet" %>

但是,如果只想更改字符集,使用 pageEncoding 属性更为简单。例如,中文 JSP 页面可以使用下面的语句:

<%@ page pageEncoding="GBK" %>

可考虑将Java Web 开发 (5) HTTP 响应报头中生成 Excel 表格的例子用 JSP 实现,以体会 contentType 的作用。

2.3 session 属性

session 属性控制页面是否参与 HTTP 会话。使用这个属性时,可以采用下面两种形式:

<%@ page session="true" %> <%--Default--%>
<%@ page session="false" %>

true 值(默认)表示,如果存在已有会话,则预定义变量 session (类型为HttpSession)应该绑定到现有的会话;否则,创建新的会话并将其绑定到 session。false 值表示不自动创建会话,在 JSP 页面转换成 servlet 时,对变量 session 的访问会导致错误。

对于高流量的网站,使用 session="false" 可以节省大量的服务器内存。但要注意,session="false" 并不禁用会话跟踪,它只是阻止 JSP 页面为那些尚不拥有会话的用户创建新的会话。由于会话是针对用户,不是针对贞面,所以,关闭某个页面的会话跟踪没有任何益处,除非有可能在同一客户会话中访问到的相关页面都关闭会话跟踪。

2.4 isELIgnored 属性

isELIgnored 属性控制的是:忽略(true)JSP 2.0 表达式语言(EL),还是进行正常的求值(false)。这是 JSP 2.0 新引入的属性;在只支持 JSP 1.2 及早期版本的服务器中,使用这项属性是不合法的。这个属性的默认值依赖于 Web 应用所使用的 web.xml 的版本。如果 web.xml 指定 servlet 2.3(对应JSP 1.2)或更早版本,默认值为 true(但变更默认值依旧是合法的,JSP 2.0 兼容的服务器中都允许使用这项属性,不管 web.xml 的版本如何)。如果 web.xml 指定 servlet 2.4(对应 JSP 2.0)或之后的版本,那么默认值为false。使用这个属性时,可以采用下面两种形式:

<%@ page isELIgnored="false" %>
<%@ page isELIgnored="true" %>

2.5 buffer 和 autoFlush 属性

buffer 属性指定 out 变量(类型为 JspWriter )使用的缓冲区的大小。使用这个属性时,可以采用下面两种形式:

<%@ page buffer="sizekb" %>
<%@ page buffer="none" %>

服务器实际使用的缓冲区可能比指定的更大,但不会小于指定的大小。例如,<%@ page buffer="32kb" %> 表示应该对文档的内容进行缓存,除非累积至少为32KB、页面完成或明确地对输出执行清空(例如使用 response. flushBuffer),否则不将文档发送给客户。

默认的缓冲区大小与服务器相关,但至少8KB。如果要将缓冲功能关闭,应该十分小心:这样做要求设置报头或状态代码的 JSP 元素都要出现在文件的顶部,位于任何 HTML 内容之前。另一方面,有时输出内容的每一行都需要较长的生成时间,此时禁用缓冲或使用小缓冲区会更有效率;这样,用户能够在每一行生成之后立即看到它们,而不是等待更长的时间看到成组的行。

 autoFlush 属性控制当缓冲区充满之后,是应该自动清空输出缓冲区(默认),还是在缓冲区溢出后抛出一个异常(autoFlush="false")。使用这个属性时,可以采用下面两种形式:

<%@ page autoFlush="true" %> <%--Default--%>
<%@ page autoFlush="false" %>

在 buffer="none" 时,false 值是不合法的。如果客户程序是常规的 Web 浏览器,那么 autoFlush="false" 的使用极为罕见。但是,如果客户程序是定制应用程序,可能希望确保应用程序要么接收到完整的消息,要么根本没有消息。false 值还可以用来捕获产生过多数据的数据库查询,但是,一般说来,将这些逻辑放在数据访问代码中(而非表示代码)要更好一些。

2.6 info 属性

info 属性定义一个可以在 servlet 中通过 getServletInfo 方法获取的字符串,使用 info 属性时,采用下面的形式:

<%@ page info="Some Message" %>

2.7 errorPage 和 isErrorPage 属性

errorPage 属性用来指定一个 JSP 页面,由该页面来处理当前页面中抛出但未被捕获的任何异常(即类型为 Throwable 的对象)。它的应用方式如下:

<%@ page errorPaqe="Relative URL" %>

指定的错误页面可以通过 exception 变量访问抛出的异常。

isErrorPage 属性表示当前页是否可以作为其他 JSP 页面的错误页面。使用 isErrorPage 属性时,可以采用下面两种形式:

<%@ page isErrorPage="true" %>
<%@ page isErrorPage="false" %> <%--Default--%>

      注意:

1)errorPage属性的设置值必须使用相对路径,如果以“/”开头,表示相对于当前WEB应用程序的根目录(注意不是站点根目录),否则,表示相对于当前页面。

2)可以在web.xml文件中使用<error-page>元素为整个WEB应用程序设置错误处理页面,其中的<exception-type>子元素指定异常类的完全限定名,<location>元素指定以“/”开头的错误处理页面的路径。

3)如果设置了某个JSP页面的errorPage属性,那么在web.xml文件中设置的错误处理将不对该页面起作用。

2.8 isThreadSafe 属性

 isThreadSafe 属性控制由 JSP 页面生成的 servlet 是允许并行访问(默认),还是同一时间不允许多个请求访问单个 servlet 实例(isThreadSafe="false")。使用 isThreadSafe 属性时,可以采用下面两种形式:

<%@ page isThreadSafe="true" %> <%--Default--%>
<%@page isThreadSafe="false" %>

遗憾的是,阻止并发访问的标准机制是实现 SingleThreadModel接口。尽管在早期推荐使用 SingleThreadModel 和 isThreadSafe="false",但最近的经验表明 SingleThreadModel 的设计很差,使得它基本土毫无用处。因而,应该避免使用 isThreadSafe,采用显式的同步措施取而代之。

2.9 extends 属性

extends 属性指定 JSP 页面所生成的 servlet 的超类(superclass )。它采用下面的形式:

<%@ page extends="package.class" %>

这个属性一般为开发人员或提供商保留,由他们对页面的运作方式做出根本性的改变(如添加个性化特性)。一般人应该避免使用这个属性,除非引用由服务器提供商专为这种目的提供的类。

2.10 language 属性

从某种角度讲,language 属性的作用是指定页面使用的脚本语言,如下所示:

<%@ page language="java" %>

就现在来说,由于 Java 既是默认选择,也是惟一合法的选择,所以没必要再去关心这个属性。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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jsp中page指令用法详解本文实例讲述了jsp中page指令用法。分享给大家供大家参考。具体如下:一、JSP 指令JSP 指令(directive)影响由 JSP 页面生成的 servlet 的整体结构。下面的模板给出指令的两种可能形式。属性值两边的双引号可以替换为单引号,但引号标记不能完全省略。如果要在属性值中使用引号,则要在它们之前添加反斜杠,' 使用 \'," 使用 \"attribute...

weixin_39760857的博客 309

JSP指令(page、include、taglib)详解

     为了设置JSP页面中的一些信息,Sun公司提供了JSP指令。JSP2.0 中共定义了page、include、taglib三种指令,每种指令都定义了各自的属性。 语法格式如下: <%@ directive attribute="value" %> 指令可以有很多个属性,它们以键值对的形式存在,并用逗号隔开。 JSP中三种指令...

ma_xudong的博客 2398

别只刷题了!用这道‘字母收集’题带你吃透二维DP的两种写法(附Java/Python代码对比)

本文通过‘字母收集’题目深入解析二维动态规划的两种经典实现:传统DP数组法和原地修改法。详细讲解状态转移方程、空间优化技巧及Java/Python代码差异,帮助读者掌握动态规划的核心思想与优化策略,提升算法竞赛和面试中的解题效率。

weixin_30480075的博客 381
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Wang_AI
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