41、JSP标准标签库标签清单:XML与国际化操作详解

JSP标准标签库标签清单:XML与国际化操作详解

1. XML操作标签

在处理XML文档时,JSP标准标签库提供了一系列实用的标签,这些标签能帮助开发者更高效地解析、处理和输出XML内容。

1.1 x:parse标签

该标签用于解析XML文档,有两种指定文档的方式:通过标签体内容或通过 String Reader 对象。
- 通过标签体内容解析

<x:parse {var="variable_name" [scope="scope"] | varDom="var" [scopeDom="scope"]}
[systemId="systemId"]
[filter="filter"]>
XML content to be parsed
</x:parse>

在这种情况下,标签体中的XML内容会被解析。你可以选择通过依赖实现的作用域变量(使用 var scope 属性)或 org.w3c.dom.DOMDocument 类型的作用域实例(使用 varDom scopeDom 属性)导出解析后的内容。
- 通过 String Reader 对象解析


                
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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