EL自定义函数

本文介绍如何通过创建自定义类实现JSP标签库中的函数,包括字符串长度获取、子字符串截取及整数除法等功能,并展示了如何配置及使用这些自定义函数。
jstl自带的标签有时候可以满足不了我们的需求,这时我们就要用到自定义函数。。。
新建一个类,定义好所需要的方法。。。

package com.cw.common;

/**
* 定义EL自定义函数
*
* @author:陈伟
* @date:2008-5-15
*
*/
public class UFunction {

/**
* 获取一个字符串的长度
*
* @author 陈伟
* @date 2008-5-15
* @param str
* @return int
*/
public static int getLen(String str) {
return str.length();
}

/**
* 截取字符串
*
* @author 陈伟
* @date 2008-5-15
* @param str
* @param start
* @param end
* @return String
*/
public static String substr(String str, int start, int end) {
return str.substring(start, end);
}

/**
* 两数相除获取整数结果
*
* @author 陈伟
* @date 2008-5-15
* @param first
* @param second
* @return int
*/
public static int chufa(int first, int second) {
return first / second;
}
}


再建一个tld文件放在WEB-INF目录下面对其进行配置,

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<taglib xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee http://java.sun.com/xml/ns/j2ee/web-jsptaglibrary_2_0.xsd"
version="2.0">
<tlib-version>1.0</tlib-version>
<short-name>len</short-name>
<function>
<description>calculate string length</description><!-- 对这个EL方法的描述 -->
<name>getLen</name><!-- 调用EL方法的名称 -->
<function-class>com.cw.common.UFunction</function-class>
<function-signature>
int getLen(java.lang.String)
</function-signature>
<example>${len:getLen(str)}</example><!-- 例如 -->
</function>

<function>
<description>substring</description>
<name>substr</name>
<function-class>com.cw.common.UFunction</function-class>
<function-signature>
java.lang.String substr(java.lang.String,int,int)
</function-signature>
</function>

<function>
<description>chufa</description>
<name>chufa</name>
<function-class>com.cw.common.UFunction</function-class>
<function-signature>int chufa(int,int)</function-signature>
</function>
</taglib>

最后一步就是调用了

<%@ page language="java" pageEncoding="gbk"%>
<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jstl/core_rt" prefix="c"%>
<%@ taglib uri="/WEB-INF/mytag.tld" prefix="myTag" %>

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
<html>
<body>
<c:set var="str" value="1111111111111111111111111111"></c:set>
字条串"${str}"的长度是${myTag:getLen(str)}<br/>
字条串"${str}"截取前5个字符:${myTag:substr(str,0,5)}<br/>
5除以3取整数是:${myTag:chufa(5,3) }

</body>
</html>

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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