Freemarker学习归纳(一)

本文介绍了Freemarker模板引擎的基本概念及其如何帮助开发者实现文本输出的自动化生成。Freemarker支持HTML、XML等多种文本格式的生成,并且能够很好地与Java Web应用结合,提升Web页面的开发效率。

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 一.Freemarker简介

二.环境搭建与配置

三.常用语法

四.与Struts结合

五.生成Html页面

一.Freemarker简介
什么是Freemarker:.

Freemaker是一个”模板引擎”,也可以说是一个基于模板技术的生成文本输出的一个通用工具.它是一个JAVA的包,一个JAVA程序员可以使用的类库.本身并不是一个对最终用户的应用程序.但是,程序员可以把它应用到他们的产品中.

FreeMarker是设计为可以生成WEB PAGES.它是基于SERVLET遵循MVC模式的.这个思路是应用MVC模式要降低分离,网页设计人员和程序员的耦合.每个人都可以做他们擅长的工作.网页设计人员可以改变网页的面貌,而并不需要程序员的重新编译.因为业务逻辑和页面的设计已经被分离开了.模板是不能由复杂的程序片断组成的.即便网页设计人员和程序员是一个人. 分离是有必要的.它能使程序更加的灵活和清晰.

虽然Freemarker能编程,但是它并不是一个编程语言.它是为程序显示数据而准备的.(像数据库SQL语句的查询.)以及.Freemarker仅仅是利用模板加上数据生成文本页面.

Freemarker并不是一个WEB应用程序框架.可以说是一个WEB应用框架的一个组件.但是FREEMARKER引擎本身并不了解HTTP或者SERVLETS.它只不过生成文本而已.注意,它是MVC框架的一个组件(如STRUTS),也可以在模板中使用JSP标签.

  Freemarker下载地址为:http://www.freemarker.org/index.html

一般的用途:

l 能用来生成任意格式的文本:HTML,XML,RTF,JAVA源码,等等.

l可以更好的嵌入到你的产品中,轻量级的.并不需要servlet环境.不依赖javax.servlet.classes.

l可插入的模板读取器:你可以从任意的源码读取任意的模板.本地的文件,数据库等等.

l你可以做任意你想生成的文本.存储为本地文件.可以用来发送EMAIL或返回到WEB浏览器中.

 

强大的模板语言

l完整的指令:include,if/elseif/else,loop.

l 建立和修改模板中的变量.

l 能用复杂的表达式在任意地方指定变量.

n字符串操作:concateration,sub-string,uppercase,capitalize,escaping.等等

n十进制数学计算.

n BOOL

n读取数组和相关的数组元素.

n可以自己添加特殊的计算方法.

l宏指令

l 命名空间用来创建和维护宏指令库或者把大的项目分成许多模块.并不用担心命名冲突

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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