j2ee_08_自定义标签

自定义JSP标签库开发指南
本文详细介绍了自定义JSP标签库的开发过程,包括创建标签助手类、配置标签库描述文件(tld)以及在JSP中导入和使用自定义标签的方法。同时,还解释了标签的生命周期状态。
  1. 标签语言特点
    <开始标签 属性=“属性值”>标签体</结束标签>

    空标签



    <开始标签></结束标签>
    <开始标签/>

  2. 自定义标签的开发及使用步骤
    2.1 创建一个标签助手类(继承BodyTagSupport)
    标签属性必须与助手类的属性对应、且要提供对应get/set方法
    rtexprvalue

2.2 创建标签库描述文件(tld),添加自定义标签的配置
注:tld文件必须保存到WEB-INF目录或其子目录
jstl标签库
我这提供一个标签描述文件,可以拷贝过去创建文件 把后缀名改为 .tld

<!DOCTYPE taglib
  PUBLIC "-//Sun Microsystems, Inc.//DTD JSP Tag Library 1.2//EN"
   "http://java.sun.com/dtd/web-jsptaglibrary_1_2.dtd">
<!-- 标签库描述符 -->
<taglib xmlns="http://java.sun.com/JSP/TagLibraryDescriptor">
	<!-- 代表标签库的版本号 -->
	<tlib-version>1.0</tlib-version>
	<!-- 代表jsp的版本 -->
	<jsp-version>1.2</jsp-version>
	<!-- 你的标签库的简称 -->
	<short-name>test</short-name>
	<!-- 你标签库的引用uri -->
	<uri>/zking</uri>

	<tag>
		<!-- 标签名 -->
		<name>yy</name>
		<!-- 标签工具类 -->
		<tag-class>com.zking.TestTag</tag-class>
		<!-- 标签的内容类型:empty表示空标签,jsp表示可以为任何合法的JSP元素 -->
		<body-content>jsp</body-content>
		<!-- 自定义标签的属性定义,请注意一定要在标签类中提供对应的get/set方法 -->
		<attribute>
			<!-- 自定义标签的属性名称 -->
			<name>name</name>
			<!-- true表示必填 -->
			<required>true</required>
			<!-- true支持动态值,可以向值里面填jsp表达式、EL表达式,false则不支持 -->
			<rtexprvalue>false</rtexprvalue>
		</attribute>
	</tag>
</taglib>

2.3 在JSP通过taglib指令导入标签库,并通过指定后缀访问自定义标签

3. 标签生命周期
3. 标签生命周期

SKIP_BODY:跳过主体 就是不计算内容
EVAL_BODY_INCLUDE:计算标签主体内容并[输出]
EVAL_PAGE:计算页面的后续部分
SKIP_PAGE:跳过页面的后续部分 连标签都不要了
EVAL_BODY_AGAIN:再计算主体一次

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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