JSP 自定义标签:简单标签

本文介绍如何创建自定义JSP标签,通过继承SimpleTagSupport类并实现doTag方法完成标签定义,接着在.tld文件中进行配置,并最终在JSP页面上使用。

如题:

首先,标签属于JSP规范,为了替换JSP中复杂的JAVA代码。形如:<pre:func />  或 <pre:func>content</pre:func>

如何定义一个标签呢?

一、自定义一个类,实现SimpleTag接口(需要实现里面的所有方法,但是我们常用的只有一个doTag方法) 或者 继承SimpleTagSupport抽象类(已将SimpleTag接口中的所有方法都实现,用的时候只须我们重写doTag方法)  。 所以我们通常都是继承此抽象方法。

继承了此方法之后,我们重写doTag方法之后,一个标签类就定义完成了。

二、下面是配置标签

在WEB-INF目录下建立 一个.tld 后缀名的文件,添加如下声明:

<?xml xmlns?>   这里具体的属性直接copy 就可以了,我也没记住

<taglib xmlns="">

<tlib-version>1.0</tlib-version>  //这是标签的版本号,自定

<short-name>pre</short-name>  //这是推荐的前缀,随意

<uri>http://taglib.timelikesong.com/taglib</uri>  //uri  唯一即可,后面tomcat会根据此uri 查找此标签库

<tag>

<name>func</name>  //使用标签时的名称

<tag-class>com.timelikesong.taglib.MySimpleTag</tag-class>  //对应标签类的全名称

<body-content>empty | scriptless | JSP | tagdependent</body-content>

<!-- 以下<attribute> 元素 在标签内有属性时才定义-->

<attribute>

<name>count</name>  //属性名

<required>true</required>  //是否必须填写

<rtexprvalue>true</rtexprvalue>  // 是否支持表达式

</attribute>

</tag>

</taglib>


三、引入自定义标签

在JSP 中添加:<%taglib uri="http://taglib.timelikesong.com/taglib" prefix="pre" %>


四、在JSP 使用自定义标签

<pre:func count="5">

Content

</pre:func>


注:这里没有doTag() 的实现代码 。

自定义标签可实现简单的功能:

a、控制标签开始与结束之间的内容是否显示

b、控制结束标签后的内容是否显示

c、控制开始与结束标签之间内容显示次数

d、还可以实现逻辑处理,if , else,   

e、可实现 for 循环 (包括增强型的for循环)

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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