Struts 1.x | 让dw支持struts

本文介绍如何通过安装插件及配置Struts标签库使Dreamweaver支持Struts框架,包括下载插件、安装过程及使用说明。

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让dw支持struts


            1) 正常情况下,在dw中不存在,也不会显示struts标签


            2) 可以下载一个插件,让dw能够编辑并显示struts标签。


            3) 配置步骤如下:
                1)下载插件:ast-03.mxp
                2)直接双击打开,此时dw会自动用扩展管理器打开,按照提示安装即可
                3)导入struts的标签库。
                   编辑-->标签库-->添加-->jsp-->从文件中导入tld-->选择struts-html.tld与
                   struts-logic.tld等标签库 
                4)新建一个jsp页面。在里面直接键入<html:link>会看到语法提示
                5)但是dw没有属性可以修改,要修改属性必须通过代码进行修改

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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