tomcat9 jstl
时间: 2024-12-26 10:25:34 浏览: 22
### 如何在Tomcat 9中使用JSTL
为了使JSP页面能够在Apache Tomcat 9环境中利用JSTL（JavaServer Pages Standard Tag Library），需确保项目包含了必要的库文件。具体来说，应从Apache Tomcat Taglibs - Standard Tag Library项目获取`jstl.jar`和`standard.jar`并将这两个jar包放置于Web应用程序的`WEB-INF/lib`目录下[^1]。
#### 添加依赖项至Maven项目
如果采用的是基于Maven构建工具管理的应用程序，则可以在项目的pom.xml文件内加入如下依赖声明：
```xml
<dependency>
<groupId>javax.servlet.jsp.jstl</groupId>
<artifactId>jstl-api</artifactId>
<version>1.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>taglibs</groupId>
<artifactId>standard</artifactId>
<version>1.1.2</version>
</dependency>
```
#### 配置web.xml支持JSTL
确认所使用的Servlet容器版本以及部署描述符(`web.xml`)里指定的Servlet规范版本相匹配非常重要。对于Tomcat 9而言，默认情况下已经兼容最新的Servlet API标准，因此通常只需关注`web.xml`中的定义是否正确指定了相应的DTD或schema版本号即可[^4]。
例如，在`web-app`元素顶部添加适当的命名空间声明可以增强XML解析器对新特性的识别能力：
```xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee http://xmlns.jcp.org/xml/ns/javaee/web-app_3_1.xsd"
version="3.1">
...
</web-app>
```
#### 使用JSTL标签库简化开发工作
一旦完成了上述准备工作之后，就可以开始享受由JSTL带来的便利之处了。比如通过引入核心(Core)与SQL两个主要模块下的各种实用功能来减少纯脚本代码量的同时提高可读性和维护效率[^2]。
下面给出一段简单的例子展示怎样运用这些特性完成数据库查询操作并呈现结果列表给前端用户查看：
```jsp
<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c"%>
<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/sql" prefix="sql"%>
<html>
<head><title>JSTL Example</title></head>
<body>
<h2>Data Query Result:</h2>
<c:if test="${not empty param.query}">
<sql:setDataSource var="dbSource" driver="com.mysql.jdbc.Driver"
url="jdbc:mysql://localhost/testDB" user="root" password=""/>
<sql:query dataSource="${dbSource}" sql="SELECT * FROM users WHERE name LIKE ?" var="result">
${param.query}
</sql:query>
<table border="1">
<tr>
<th>ID</th>
<th>Name</th>
<th>Email</th>
</tr>
<c:forEach items="${result.rows}" var="row">
<tr>
<td>${row.id}</td>
<td>${row.name}</td>
<td>${row.email}</td>
</tr>
</c:forEach>
</table>
</c:if>
<form action="">
Search by Name:<input type="text" name="query"/>
<button type="submit">Search</button>
</form>
</body>
</html>
```
这段代码片段展示了如何结合表单提交参数执行条件性数据检索任务，并借助循环结构动态生成表格行以直观展现最终得到的信息集。
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知识点详细说明：
1. JDK（Java Development Kit）：JDK是进行Java编程和开发时所必需的一组工具集合。它包含了Java运行时环境（JRE）、编译器（javac）、调试器以及其他工具，如Java文档生成器（javadoc）和打包工具（jar）。JDK允许开发者创建Java应用程序、小程序以及可以部署在任何平台上的Java组件。
2. Java SE（Java Platform, Standard Edition）：Java SE是Java平台的标准版本，它定义了Java编程语言的核心功能和库。Java SE是构建Java EE（企业版）和Java ME（微型版）的基础。Java SE提供了多种Java类库和API，包括集合框架、Java虚拟机（JVM）、网络编程、多线程、IO、数据库连接（JDBC）等。
3. 免安装版：通常情况下，JDK需要进行安装才能使用。但免安装版JDK仅需要解压缩到磁盘上的某个目录，不需要进行安装程序中的任何步骤。用户只需要配置好环境变量（主要是PATH、JAVA_HOME等），就可以直接使用命令行工具来运行Java程序或编译代码。
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单相整流器；电力电子器件；数学模型；控制策略；性能提升；应用案例
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以下是一个简单的.ashx文件示例：
```csharp
<%@ WebHandler Language="C#" Class="MyHandler" %>
us
机器学习预测葡萄酒评分：二值化品尝笔记的应用
资源摘要信息:"wine_reviewer：使用机器学习基于二值化的品尝笔记来预测葡萄酒评论分数"
在当今这个信息爆炸的时代，机器学习技术已经被广泛地应用于各个领域，其中包括食品和饮料行业的质量评估。在本案例中，将探讨一个名为wine_reviewer的项目，该项目的目标是利用机器学习模型，基于二值化的品尝笔记数据来预测葡萄酒评论的分数。这个项目不仅对于葡萄酒爱好者具有极大的吸引力，同时也为数据分析和机器学习的研究人员提供了实践案例。
首先，要理解的关键词是“机器学习”。机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统能够通过经验自动地改进性能，而无需人类进行明确的编程。在葡萄酒评分预测的场景中，机器学习算法将从大量的葡萄酒品尝笔记数据中学习，发现笔记与葡萄酒最终评分之间的相关性，并利用这种相关性对新的品尝笔记进行评分预测。
接下来是“二值化”处理。在机器学习中，数据预处理是一个重要的步骤，它直接影响模型的性能。二值化是指将数值型数据转换为二进制形式（0和1）的过程，这通常用于简化模型的计算复杂度，或者是数据分类问题中的一种技术。在葡萄酒品尝笔记的上下文中，二值化可能涉及将每种口感、香气和外观等属性的存在与否标记为1（存在）或0（不存在）。这种方法有利于将文本数据转换为机器学习模型可以处理的格式。
葡萄酒评论分数是葡萄酒评估的量化指标，通常由品酒师根据酒的品质、口感、香气、外观等进行评分。在这个项目中，葡萄酒的品尝笔记将被用作特征，而品酒师给出的分数则是目标变量，模型的任务是找出两者之间的关系，并对新的品尝笔记进行分数预测。
在机器学习中，通常会使用多种算法来构建预测模型，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升机等。在wine_reviewer项目中，可能会尝试多种算法，并通过交叉验证等技术来评估模型的性能，最终选择最适合这个任务的模型。
对于这个项目来说，数据集的质量和特征工程将直接影响模型的准确性和可靠性。在准备数据时，可能需要进行数据清洗、缺失值处理、文本规范化、特征选择等步骤。数据集中的标签（目标变量）即为葡萄酒的评分，而特征则来自于品酒师的品尝笔记。
项目还提到了“kaggle”和“R”，这两个都是数据分析和机器学习领域中常见的元素。Kaggle是一个全球性的数据科学竞赛平台，提供各种机器学习挑战和数据集，吸引了来自全球的数据科学家和机器学习专家。通过参与Kaggle竞赛，可以提升个人技能，并有机会接触到最新的机器学习技术和数据处理方法。R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境，它在统计分析、数据挖掘、机器学习等领域有广泛的应用。使用R语言可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和模型建立。
至于“压缩包子文件的文件名称列表”，这里可能存在误解或打字错误。通常，这类名称应该表示存储项目相关文件的压缩包，例如“wine_reviewer-master.zip”。这个压缩包可能包含了项目的源代码、数据集、文档和其它相关资源。在开始项目前，研究人员需要解压这个文件包，并且仔细阅读项目文档，以便了解项目的具体要求和数据格式。
总之，wine_reviewer项目是一个结合了机器学习、数据处理和葡萄酒品鉴的有趣尝试，它不仅展示了机器学习在实际生活中的应用潜力，也为研究者提供了丰富的学习资源和实践机会。通过这种跨领域的合作，可以为葡萄酒行业带来更客观、一致的评价标准，并帮助消费者做出更加明智的选择。
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