jsp标签编程『上』---编写标签

本文介绍了JSP标签库的基本概念,展示了如何创建一个简单的自定义标签,并解释了标签描述文件(TLD)的作用。

1,什么是JSP标签库?

   JSP标签库(自定义标签库),是使用XML语法格式完成程序操作的一种方法,其使用的形式类似与JavaBean的使用语法"<jsp:useBean>"。与JavaBean一样都可以将大量的负责操作写在类中。

2,定义一个简单的标签---空标签!

   实现一个标签,可以直接继承javax.servlet.jsp.tagext.TagSupport类,如果要定义的标签内没有标签体,则直接覆写TagSupport类中的doStartTag()方法即可;

HelloTag :

package com.keith.tag;

import java.io.IOException;

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

public class HelloTag extends TagSupport{

	@Override
	public int doStartTag() throws JspException {
		//取得页面输出流对象
		JspWriter out = super.pageContext.getOut();
		try {
			//进行页面输出
			out.println("<h1>Hello,World</h1>");
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		//没有标签体
		return TagSupport.SKIP_BODY;
	}
	
}

 一个标签定义完成后,下面就需要编写描述文件(Tag Library Descriptor,TLD),在*.tld文件中,可以描述标签的名称,简介,处理类和标签使用到的各个属性等;

hellotag.tld:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<taglib xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-jsptaglibrary_2_1.xsd"
	version="2.1">
	
	<!-- 标签库的版本 -->
	<tlib-version>1.0</tlib-version>
	<!-- 标签库在TLD中的描述名称 -->
	<short-name>firsttag</short-name>

	<tag>
		<!-- 标签在JSP这哦哦那个的使用名称 -->
		<name>hello</name>
		<!-- 标签所指向的class文件 -->
		<tag-class>com.keith.tag.HelloTag</tag-class>
		<!-- 标签内容为空 -->
		<body-content>empty</body-content>
	</tag>
</taglib>

 在jsp中使用:

<%@ taglib prefix="mytag" uri="/WEB-INF/hellotag.tld"%>

<body>
	<h1><mytag:hello /></h1>
</body>

 在导入标签是通常会写全那个描述文件(*.tld),如果此文件名字过长,则编写起来会很麻烦,这时我们可以在web.xml中通过配置来解决:

	<jsp-config>
		<taglib>
			<taglib-uri>helloWorld</taglib-uri>
			<taglib-location>/WEB-INF/hellotag.tld</taglib-location>
		</taglib>
	</jsp-config>

 这时在jsp页面中就可以通过:<%@ taglib prefix="mytag" uri="helloWorld"%>找到;

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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