JSP学习笔记——页面元素

什么是JSP?
为什么要用JSP?
用在哪里?
怎么用?

一、什么是JSP

Java Server Pages
由HTML语句和嵌套在其中的Java代码组成的一个普通文本文件 JSP页面的扩展名必须为 .jsp
1:在HTML中嵌入Java脚本代码
2:由应用服务器中的JSP引擎来编译和执行嵌入的Java脚本代码
3:然后将生成的整个页面信息返回给客户端

二、为什么要用JSP

优点:

  • .不用考虑浏览器的兼容性(但增加了服务器压力)
  • .减少请求次数
  • 可被爬虫爬到
  • html和Java代码写在同一个文件

缺点:

  • HTML能直接打开,jsp只能发布到Tomact等服务器上才能打开
  • 可被爬虫爬到
  • 前端与后端未脱离,拖慢开发进度
  • 过于依赖java运行环境
  • 复用较低。

跟ajax比较

ajax的优点:

  • 1.开发过程中前端与后端脱离,交互通过JSON传输来实现

  • 2.跨平台能力更强,依托于浏览器的支持

  • 3.使后台数据接口能够得到复用

ajax的缺点:

  • 1.开发难度大,考虑浏览器的兼容性
  • 2.页面请求过多
  • 3.属于后加载,无法被爬虫爬到
  • 4.接口代码需要新增很多
  • 5.无法直接显示java实体类对象,需要转换为json格式

三、JSP用在哪里

待完善

四、JSP怎么用

生命周期

  1. 由JSP引擎将JSP页面翻译成JAVA代码
  2. 将JAVA代码编译成class字节码文件
  3. 加载到容器
  4. 由容器实例化成对象

1、页面元素

包括:

  1. 静态html
  2. 指令<%@ %>
  3. 表达式<%= 表达式 %>
  4. 脚本<% java code %>
  5. 申明<%! java function %>
  6. 注释<!--注释语句-->

指令<%@ %>

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
    pageEncoding="utf-8"  errorPage="500.html"%>

表达式<%= 表达式 %>

表达式中没有

脚本<% java code %>

使用 JSP 页面所定义的变量、方法、表达式或 JavaBean .
脚本定义的变量和方法在当前整个页面内有效 , 但不会被其他线程共享 ,
用户对该变量的作用不会影响其他用户 , 当变量所在页面关闭时 , 该变量会被销毁

声明<%! java function %>

声明一个或者多个合法的变量和方法 , 声明后的变量和方法可以在本 JSP 页面的任何位置使用 , 并将在 JSP 页面初始化时被初始化

<!-- 声明 -->
<%! int a = 1;%>
<%! int x,y,z;%>
<%! String str="声明Str";%>
<%! Date date = new Date(); %>

注释

HTML的注释:(客户端可见)
JSP的注释:(客户端不可见)

<!-- HTML注释: 这一行会在源文件中显示 -->
<%-- 隐藏注释: 这一行不会在源文件中显示 --%>
<% //Java 单行注释 : 这一行不会在源文件中显示 %>
<% /*Java 多行注释 : 这些行不会在
                     源文件中显示*/%>
<% /**Java 文档注释 : 这些行不会在
                      源文件中显示*/%>

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节代码实现,建议读者先熟悉CNNGRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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