35、网页开发中的标签库与JSP页面编译

网页开发中的标签库与JSP页面编译

1. 传统网页开发流程的问题

传统的网页开发过程存在诸多问题。在手动开发流程中,开发者需要手动创建大量文件,这些文件仅在部署期间和部署后进行验证。例如,在开发基于JSP的网页应用时,需要将代码部署到服务器,然后检索更改后的JSP页面,查看更改是否能生成可编译的Java源文件。随着页面数量的增加,这种方式很快变得难以管理。

以下是传统开发流程的问题总结:
|问题|描述|
|----|----|
|手动文件创建|开发者手动创建大量文件,增加了出错的可能性|
|部署后验证|文件仅在部署期间和部署后验证,问题发现较晚|
|效率低下|随着页面数量增加,开发和维护变得困难|

为了解决这些问题,我们需要自动化测试,在开发过程的早期运行测试,并减少手动编写部署描述符的工作。新的开发流程如下:

graph LR
    A[JSP源文件] --> B[<webdoclet>]
    B --> C[功能测试]
    B --> D[Java源文件]
    D --> E[<javac>]
    E --> F{Java源文件错误?}
    F -- 是 --> G[错误处理]
    F -- 否 --> H[<war>]
    H --> I[web.xml]
    H --> J[struts配置]
    H --> K[TLD描述符]
    B --> L{JSP页面错误?}
    L -- 是 --&g
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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