Struts 中用Html 标签库的用法(第一部分)

本文介绍了Struts提供的HTML标签库,可帮助构建Web应用程序。阐述了配置Struts应用程序以运用该标签库的三个步骤,还将标签大致分为独立标签和与form相关的标签,重点讲述了独立标签,如<html>、<base>等,能让开发更便捷。
Struts提供了一个强大的HTML标签库来帮助你构建Web应用程序。
byBudiKurniawan
为了更容易、更快速地进行开发,Struts提供了功能同其它JSP标签库类似的五个标签库,即:HTML、Bean、Logic、Template和Nested。。第一部分讲述如何配置一个Struts应用程序来运用这个标签库,并介绍了第一组标签;第二部分讲述了第二组标签;

HTML标签库主要用来显示HTML元素,如果不用这种方法,你就必须用HTML标签来指定它们。从表面上看,这个标签库很简单。但是通过深入研究,我们就会发现它很强大。例如,它可以为我们在HTML表单的一个特定输入元素中放置重点内容生成JavaScript,或为客户端输入验证生成脚本。而且,你可以用它通过一行代码来处理错误。然而,在将这个标签库用于你的Struts应用程序前,你需要做些简单的准备工作。

配置应用程序来运用标签库
在运用StrutsHTML标签库前,你需要通过三个步骤来配置一个Struts应用程序。

1.在部署描述符(web.xml文件)中注册标签库:<taglib>
<taglib-uri>/WEB-INF/struts-html.tld</taglib-uri>
<taglib-location>/WEB-INF/struts-html.tld</taglib-location>
</taglib>


上面的代码就告诉了servletcontainer有关StrutsHTML标签库的情况,以及在哪里可以找到标签库的TLD文件。

2.确信将struts-html.tld文件复制到WEB-INF目录中。你不用担心标签库类文件,因为它们已经包含在struts.jar文件中了。

3.在运用标签库的每个JSP页面中,插入下面的<taglib>指示符:<%@tagliburi=\"/WEB-INF/struts-html.tld\"
prefix=\"html\"%>



另外,你也可以运用struts-html.tld文件来学习它所支持的标签以及每个标签可以带有哪些属性。

运用一个自定义的标签库通常是很容易的:只要遵循前面讲述的步骤就行了。然而,有些标签库包含一些原则,这些原则使我们在运用这些标签库时并不那么容易。StrutsHTML标签库就是其中之一。有些标签很简单、很容易使用;然而,另外有些标签则取决于Struts应用程序中的其它标签或其它元素。

我将HTML标签库中的标签大致分成了两类:简单、容易使用的标签,我把它们称为“独立的标签”,第二类是必须通过一个form标签来使用的标签。我把第二类的标签简单地称为与form相关的标签。本文主要讲述独立的标签,在本系列文章的第二部分我将讲述与form相关的标签。

HTML标签库包含几个很容易使用的独立的标签。下面讲述几个比较重要的标签。

<html>标签
<html>标签是HTML标签库中最容易的标签。它有两个属性:locale和xhtml,两者都不是必需的。下面的代码选自一个运用<html>标签的JSP页面:<%@tagliburi=\"/WEB-INF/struts-html.tld\"prefix=\"html\"%>
<html:htmllocale=\"true\">
<head>
<title>Welcome</title>
</head>

<body>
HelloWorld!
</body>
</html:html>


注意,我们没有用标准的<html>元素,而是用了<html:html>标签。其中第一个html指的是前缀,第二个是<html>标签本身。而且我们也用了locale属性。JSP页面将显示成:<htmllang=\"en\">
<head>
<title>Welcome</title>
</head>
<body>
HelloWorld!
</body>
</html>

注意,<html:htmllocale=“true”>中的locale属性在生成的HTML页面中被转换成了lang=“en”。生成的结果取决于Struts应用程序所位于的服务器的locale。如果你将应用程序部署到一个不同locale的服务器,你不需要改变代码。Locale会自动调整。

<base>标签
<base>标签显示一个HTML元素,用一个href属性表示所包含的JSP页面的绝对位置。只有当这个标签是内嵌在一个head标签部分时,它才有效。例如这个JSP页面:<%@tagliburi=\"/WEB-INF/struts-html.tld\"prefix=\"html\"%>
<html:htmllocale=\"true\">
<head>
<title>Welcome</title>
<html:base/>
</head>
<body>
HelloWorld!
</body>
</html:html>


会转换成以下形式:<htmllang=\"en\">
<head>
<title>Welcome</title>
<basehref=\"http://www.domain.com/myStrutsApp/testing.jsp\">
</head>
<body>
HelloWorld!
</body>
</html>


<img>标签
<img>标签用来生成一个HTML<IMG>标签。它最重要的属性有:·page:图象文件相对于模块的路径;前面必须带有一个斜线。
·height:图象的高度。
·width:图象的宽度。
·alt:如果找不到图象,显示的文本。

例如:<html:imgpage=\"/logo.gif\"height=\"50\"
width=\"200\"alt=\"CompanyLogo\"/>

会转换成:<imgsrc=\"/myStrutsApp/logo.gif\"height=\"50\"
width=\"200\"alt=\"CompanyLogo\">

<link>标签
<link>标签会生成一个超链接。例如标签:<html:linkpage=\"/index.html\">Click
here</html:link>

会转换成:<ahref=\"/myStrutsApp6/index.html\">Clickhere</a>

<errors>标签
<errors>标签的易于使用性通常会掩盖其真正的强大功能。通过一个简单的<html:errors/>标签,你就可以在一个JSP页面上显示完全自定义的错误信息。

这个标签检查Request对象的属性集合来查找一个reservedkey。如果它找到一个reservedkey,它就假设这个key是一个String、或是一个String数组(它包含在模块的MessageResources中查找的messagekeys)、或是类型为org.apache.struts.action.ActionErrors的一个对象。

如果在应用程序资源中存在相应的信息,那么就可以用下面这些可选的messagekeys:·errors.header:相应的信息在错误信息的单独列表前显示。
·errors.footer:相应的信息在错误信息的单独列表后显示。
·errors.prefix:相应的信息在错误信息的单独列表前显示。
·errors.suffix:相应的信息在错误信息的单独列表后显示。

StrutsHTML标签库会使开发更容易、更快速。为了有效地运用这个标签库,你需要对标签库中的标签很熟悉。在本系列文章的第一部分中,你学习了如何配置一个Struts应用程序来运用标签库,并对独立的标签有了总体的了解。在第二部分中,你将学习与form相关的标签;
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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