FCKEditor2.6.3配合Java的使用步骤

本文介绍如何在基于Java的Web应用中集成FCKEditor富文本编辑器,包括配置步骤及在JSP页面中的使用方法。

FCKEditor是一个很好的用于Web页面中的格式化文本编译控件。现在越来越多的论坛的发帖页面中更多的使用了这个控件,我们这里将如何在基于Java的web开发中使用FCKEditor控件的步骤提供给大家,为的是让更多的java开发者花费更少的时间去做重复劳动。

首先去下载FCKEditor2.6.3(当然本文编写的时候,这个是最新版本,也许你现在看到的已经是更新的版本了,那么可能某些配置办法已经变化了,本文也将跟进以保持最新动态,相反如果你使用的旧版本的控件,其配置和使用方法也有所区别),下载地址:http://www.fckeditor.net/download,我们需要下载两个文件
 
第一是FCKeditor_2.6.3.zip,就是FCKEditor的控件;

第二是FCKeditor.Java(fckeditor-java-2.4.1-bin.zip),就是在Java代码中使用FCKEditor的相关工具类;

有了这两个文件,使用FCKEditor的基础就具备了,接下来我们要做两件事情,一件事情就是要把FCKEditor控件放到web项目中,这个控件是用于网页的,所以其代码是使用JavaScript脚本编写的,需要和web网页一起被下载的浏览器上才能执行,第二件事情就是这个网页上的控件因为支持图片的上传与下载,所以在上传与下载的时候需要服务端的支持,那么我们我的java服务端如何支持这个控件的工作呢?FCKEditor自身提供了相关的java工具,就是我们下载的第二个文件。因此我们要做的第二件事情就是在服务端配置java工具,使得FCKEditor控件在处理上传图片时能够正确工作。

接下来我们就开始对配置FCKEditor控件进行两项工作:

第一:解压缩FCKeditor_2.6.3.zip,在其中我们能找到一个文件夹叫fckeditor,那么将这个文件夹整个复制到你的web应用的根目录下,就是存放jsp页面的地方。

第二:解压缩fckeditor-java-2.4.1-bin.zip,将这样几个jar文件复制到web应用的WEB-INF\lib目录中(commons-fileupload-1.2.1.jar,commons-io-1.3.2.jar,java-core-2.4.1.jar,slf4j-api-1.5.2.jar,slf4j-simple-1.5.2.jar),其中最后一个文件在这个zip包中可能不存在,那么你可以去这个链接地址下载一个文件叫fckeditor-java-2.4.1-bin.zip (下载地址:http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=75348&package_id=129511),在这个war文件中的lib中存在上述的5个jar文件,其实在war中也包含了FCKEditor控件的内容,也就是说如果你只是下载了war也可以了。然后在classpath目录中创建一个名叫为fckeditor.properties的文件,文件中放置一行内容为:connector.userActionImpl=net.fckeditor.requestcycle.impl.UserActionImpl,

在web.xml中添加一个Servlet的配置,配置内容如下:

<servlet> 
<servlet> 
<servlet-name>Connector</servlet-name> 
<servlet-class>net.fckeditor.connector.ConnectorServlet</servlet-class> 
<load-on-startup>1</load-on-startup> 
</servlet>

<servlet-mapping> 
<servlet-name>Connector</servlet-name> 
<url-pattern>/fckeditor/editor/filemanager/connectors/*</url-pattern> 
</servlet-mapping>

好了,现在你已经完成了配置的过程,接下来我们需要在jsp中使用FCKEditor控件了,在需要使用这个控件的jsp文件的开头添加标签库的引入语句:<%@ taglib uri="http://java.fckeditor.net" prefix="FCK" %>,在使用控件进行文本格式化输入的地方(原来你可能使用的textarea标签)使用如下的内容来替换原来的输入控件:

<FCK:editor instanceName="EditorDefault">

控件中要显示的初始内容

</FCK:editor>

其中instanceName属性的值就相当于form表单中的input的name值。就是表单提交时候的键值对中的键的名字。 
 

   来源:中国自学编程网

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本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 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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