BodyTagSupport与TagSupport的区别

本文详细介绍了TagSupport与BodyTagSupport的区别及其使用方法。TagSupport适用于不需要与标签体交互的情况,而BodyTagSupport则用于需要读取和改变标签体内容的场景。通过具体的代码示例展示了如何实现这两种标签。

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1:区别

TagSupport与BodyTagSupport的区别
    TagSupport与BodyTagSupport的区别主要是标签处理类是否需要与标签体交互,如果不需要交互就用TagSupport,若需要交互就用BodyTagSupport。
    交互就是标签处理类是否要读取标签体的内容和改变标签体返回的内容。
    用TagSupport实现的标签,都可以用BodyTagSupport实现,因为BodyTagSupport继承了TagSupport。

2:怎么用

TagSupport:
  1. //最简单的标签     
  2. public class LangHuaTag extends TagSupport {     
  3.     private long startTime;     
  4.     private long endTime;     
  5.          
  6.     public int doStartTag() throws JspException {     
  7.         startTime = System.currentTimeMillis();     
  8.         //表示定制标记里面有所包括的JSP页面     
  9.         return TagSupport.EVAL_BODY_INCLUDE;     
  10.     }     
  11.     public int doEndTag() throws JspException {     
  12.         endTime = System.currentTimeMillis();     
  13.         long elapsed = endTime - startTime;          
  14.         try {     
  15.             JspWriter out = pageContext.getOut();     
  16.             out.println("runtime is "+ elapsed);     
  17.         } catch (IOException e) {     
  18.             e.printStackTrace();     
  19.         }     
  20.         //表示JSP页面继续运行     
  21.         return TagSupport.EVAL_PAGE;     
  22.     }     
  23.          
  24. }  

BodyTagSupport:
  1. public class DisplayTag extends TagSupport {   
  2.   
  3.     public int doStartTag() throws JspException {   
  4.         System.out.println("*********  doStartTag()........\n");   
  5.   
  6.         return this.EVAL_BODY_INCLUDE;   
  7.   
  8.     }   
  9.   
  10.     public int doAfterBody() throws JspException {   
  11.         System.out.println("*********  doAfterBody()........\n");   
  12.   
  13.         return this.SKIP_BODY;   
  14.     }   
  15.   
  16.     public int doEndTag() throws JspException {   
  17.         System.out.println("*********  doEndTag()........\n");   
  18.         JspWriter out = this.pageContext.getOut();   
  19.   
  20.         try {   
  21.             out.println("Hello !!!!");   
  22.         } catch (IOException e) {   
  23.             e.printStackTrace();   
  24.         }   
  25.         return super.doEndTag();   
  26.     }   
  27.   
  28. }   




内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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