com.opensymphony.module.sitemesh.filter.pagefilter作用

java操作Hbase之Hbase专用过滤器PageFilter的使用源代码 java操作Hbase之Hbase专用过滤器PageFilter的使用源代码,附带全部所需源代码,欢迎下载学习。 立即下载

com.opensymphony.module.sitemesh.filter.pagefilter作用?

 

1.sitemesh简介

     sitemesh是由一个基于web页面布局、装饰以及与现存web应用整合的框架。它能帮助我们在由大量页面构成的项目中创建一致的页面布局和外 观,如一致的导航条,一致的banner,一致的版权,等等。它不仅仅能处理动态的内容,如jsp,php,asp等产生的内容,它也能处理静态的内容, 如htm的内容,使得它的内容也符合你的页面结构的要求。甚至于它能将html文件象include那样将该文件作为一个面板的形式嵌入到别的文件中去。 所有的这些,都是gof的decorator模式的最生动的实现。尽管它是由java语言来实现的,但它能与其他web应用很好地集成。

2.与strust tiles比较

     从使用角度来看,tiles似乎是sitemesh标签<page:applydecorator>的一个翻版。其实sitemesh 最强的一个特性是sitemesh将decorator模式用在过滤器上。任何需要被装饰的页面都不知道它要被谁装饰,所以它就可以用来装璜来自php、 asp、cgi等产生的页面了。你可以定义若干个装饰器,根据参数动态地选择装饰器,产生动态的外观以满足你的需求。它也有一套功能强大的属性体系,它能 帮助你构建功能强大而灵活的装饰器。相比较而言,在这方面tiles就逊色许多。

3.基本原理

    一个请求到服务器后,如果该请求需要sitemesh装饰,服务器先解释被请求的资源,然后根据配置文件获得用于该请求的装饰器,最后用装饰器装饰被请求资源,将结果一同返回给客户端浏览器。

下边是由jsp和cgi产生的两个页面,它们通过sitemesh装饰后,形成了一致的用户界面。
 
原理图:


4.简单例子

   环境说明:

   windows2k+、tomcat4.0+

1.安装:

    将sitemesh-2.1.jar复制到lib目录下;修改web.xml文件,也就是在web.xml中加入粗倾体标记的部分;

<?xml version="1.0" encoding="gb2312"?>

<! doctype web-app public "-//sun microsystems, inc.//dtd web application  2.3//en" "http://java.sun.com/dtd/web-app_2_3.dtd">

<web-app>

<filter>

        <filter-name>sitemesh</filter-name>

        <filter-lass>com.opensymphony.module.sitemesh.filter.pagefilter</filter-class></filter>

<filter-mapping>

        <filter-name>sitemesh</filter-name>

        <url-pattern>/*</url-pattern>

</filter-mapping>


</web-app>

2.建立一个目录,名字叫decorators,当然你也可以取别的,用于放装饰器(也就是一个使用了sitemesh标签的jsp文件)用;

3.定义一个你的模板并把它放到decorators目录下,我的文体名称叫:mymain.jsp文件内容如下:

<%@ taglib uri="http://www.opensymphony.com/sitemesh/decorator" prefix="decorator" %>

<%@ taglib uri="http://www.opensymphony.com/sitemesh/page" prefix="page" %>


<html>

<head>

<meta http-equiv="content-language" content="zh-cn">

<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=gb2312">

<meta name="generator" content="microsoft frontpage 4.0">

<meta name="progid" content="frontpage.editor.document">

<title>ap -  <decorator:title default="welcome to architecture pub!" />

</title>

<decorator:head />

</head>

< body><table border="0" cellpadding="2" width="100%" height= "151">  <tr>    <td width="20%" height="74">      <p  align="center"><font color="#000080" size="5">test sitemesh< /font></td>    <td width="73%" height="74"></td>   </tr>  <tr><td width="20%" height="28" bgcolor="#f3f3f3"  valign="top" >

<page:applydecorator page="/menu.jsp" name="panel" />

</td>    <td width="73%" height="28" bgcolor="#bed6fa">

<decorator:body />

< /td>  </tr>  <tr>    <td width="100%" height="31"  colspan="2" bgcolor="#f1f0ed">      <p align="center">powered  by gagaghost</td>  </tr></table></body>< /html>

说明:

<decorator:title default="welcome to test sitemesh!" />:读取被装饰页面的标题,并给出了默认标题。

<decorator:head />:读取被装饰页面的<head>中的内容;

<page:applydecorator page="/menu.jsp" name="panel" />:把menu.jsp文件用panel指定的装饰器装饰,并把结果插入到该位置;

<decorator:body />:读取被装饰页面的<body>中的内容;

当然还有很多的标签,这里不再详细描述。

4.在docorators.xml文件里配置刚写好的模板mymain.jsp,内容如下:

<?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?>

<decorators defaultdir="/decorators">

    <decorator name="main" page="mymain.jsp">

        <pattern>/*</pattern>

</decorator>

    <decorator name="panel" page="panel.jsp"/>

    <decorator name="printable" page="printable.jsp"/>

</decorators>

这里我是把对所有的请求都用mymail.jsp来装饰。

5.好了,run一下你的“小板凳”!你会看到如下结果:

5.总结

     使用sitemesh给我们带来的是不仅仅是页面结构问题,它的出现让我们有更多的时间去关注底层业务逻辑,而不是整个页面的风格和结构。它让我们 摆脱了大量用include方式复用页面尴尬局面,它也提供了很大的灵活性以及给我们提供了整合异构web系统页面的一种方案。我们期望它在未来的版本中 会有更多的特性出现。

6.参考资料

http://www.opensymphony.com/      
Blender学习笔记——制作向量场 #下载Blender - UE4 - FGA Vector Field Editor插件的压缩包,Github上的下载地址如下:https://github.com/isathar/Blender_UE4_VectorFieldEditor #下载并解压后将FGA VectorFields文件夹复制到C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 2.83\2.83\scripts\addons目录下,此步骤可根据blender安装的位置自行调整,只要放入addon 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Ice008
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