自定义标签(二) 增加属性

本文介绍了一个自定义的JSP标签ViewIPTag的实现方式,该标签能够获取客户端的IP地址并将其与指定的名字一同显示。通过定义taglib文件及使用特定的XML命名空间和前缀,使得在JSP页面中可以轻松调用这个标签。

ViewIPTag.java

package tag2;

import java.io.IOException;

import javax.servlet.jsp.JspException;
import javax.servlet.jsp.tagext.TagSupport;

public class ViewIPTag extends TagSupport {

	private String name;
	
	public String getName() {
		return name;
	}

	public void setName(String name) {
		this.name = name;
	}

	@Override
	public int doStartTag() throws JspException {
		// TODO Auto-generated method stub
		String IP = this.pageContext.getRequest().getRemoteAddr();
		try {
			this.pageContext.getOut().write("IP:"+IP+"   name:"+name);
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		return super.doStartTag();
	}
	
}

 

 taglib.tld

<taglib xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee"  
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
    xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee web-jsptaglibrary_2_0.xsd"  
    version="2.0">
    
	<tlib-version>1.0</tlib-version>
	<short-name>goby</short-name>
	<uri>/taglib</uri>
	
	<tag>
		<name>ShowViewIP</name>
		<tag-class>tag2.ViewIPTag</tag-class>
		<body-content>empty</body-content>
		<attribute>
		<name>name</name>
		<required>true</required>
		</attribute>
	</tag>
    </taglib>

 

index.jsp

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=ISO-8859-1"
    pageEncoding="ISO-8859-1"%>
    <%@ taglib uri="/taglib" prefix="goby" %>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=ISO-8859-1">
<title>Insert title here</title>
</head>
<body>
aa,<goby:ShowViewIP name="goby"/>
</body>
</html>

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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