JSP新闻发布系统下载与使用教程

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资源摘要信息:"JSP新闻制作" JSP（JavaServer Pages）是一种动态网页技术，允许开发者将Java代码嵌入到HTML页面中，从而实现更加动态和个性化的网页内容。新闻发布系统是一种应用软件，它能够帮助用户发布、编辑和管理新闻内容。通过使用JSP技术，开发者可以创建一个新闻发布系统，使得新闻的添加、编辑和展示变得更加方便和灵活。 使用JSP进行新闻制作时，通常会涉及到以下几个关键知识点和技术： 1. JSP基本语法：JSP页面通常以".jsp"为扩展名，它包含了HTML标记和Java代码片段。在JSP页面中，Java代码可以嵌入在特定的标记内，如<% %>，用于动态生成网页内容。 2. JSP内置对象：JSP提供了九个内置对象，如request、response、out、session、application等。这些对象可以帮助开发者处理客户端请求、向客户端发送响应、操作会话信息和共享数据等。 3. JDBC（Java Database Connectivity）：新闻发布系统需要与数据库进行交互，以存储和检索新闻数据。JDBC是Java提供的一个接口，用于在Java程序中访问数据库。通过JDBC，可以执行SQL语句，进行数据的增加、删除、修改和查询操作。 4. 数据库设计：数据库设计是新闻发布系统的核心部分，需要设计合理的表结构来存储新闻内容。一般情况下，新闻数据库至少应包含新闻标题、内容、发布日期、作者等字段。 5. MVC设计模式：在JSP开发中，MVC（Model-View-Controller）设计模式是一种常用的架构方法，将应用程序分为三个核心组件：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。模型用于封装数据和与数据库交互的逻辑；视图用于展示数据；控制器用于接收用户的输入，调用模型，并选择视图来显示。 6. Tomcat服务器：Apache Tomcat是一个开源的Web服务器和Servlet容器，它实现了Java Servlet和JavaServer Pages（JSP）规范。开发者可以将JSP页面部署到Tomcat服务器上，然后通过浏览器访问这些页面。Tomcat是一个轻量级的应用服务器，非常适合用于开发和测试JSP应用。 7. JavaScript和AJAX：为了提升用户界面的交互性和动态性，可能会使用JavaScript进行客户端脚本编写，以及利用AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）技术实现异步数据交互，使得无需刷新整个页面即可更新部分内容。 根据提供的文件信息，压缩包内的"***.txt"文件可能包含了与JSP新闻发布系统相关的说明、文档或是代码片段的链接地址。而"news"文件则可能是包含新闻发布系统源代码的主文件夹，其中包括了JSP页面、Java Servlet类、CSS样式表、JavaScript脚本以及数据库文件等相关资源。 如果想要快速创建并部署一个JSP新闻制作系统，开发者通常需要具备Java基础、熟悉JSP语法和Web服务器配置。同时，对数据库的操作和设计也需要有一定的了解。在学习和开发过程中，还可以通过查阅相关的教程、参考书籍或在线资源来获得更多的技术支持和灵感。

news.rar_jsp 新闻发布_jsp 新闻发布系统_jsp 源码_jsp 鏂伴椈_news jsp

2022-09-20 上传
在本案例中，"news.rar_jsp 新闻发布_jsp 新闻发布系统_jsp 源码_jsp 鏂伴椈_news jsp" 提供的是一款新闻发布的完整源码，适用于学习和实际项目应用。 新闻发布的系统通常包含以下几个核心模块： 1. **登录注册...

news.rar_jsp 新闻发布_jsp 新闻发布系统

2022-09-19 上传
总之，“news.rar_jsp 新闻发布_jsp 新闻发布系统”是一个适合初学者和进阶者实践的项目，可以用来提升JSP开发技能，同时也能了解一个完整的新闻发布系统是如何运作的。通过这个项目，开发者不仅能学习到基础的JSP...

@Query(value = "select a from NewsCom a where a.com_news.news_id=:news_id") List<NewsCom> AllComsById(@Param("news_id")int news_id);

2023-07-13 上传
"where a.com_news.news_id=:news_id" 表示筛选条件是a对象的com_news属性的news_id属性等于传入的news_id参数。 方法返回一个List，包含了满足条件的所有评论对象。@Param("news_id") 注解用于将方法参数与查询...

详细解释下端代码的意思：def to_index(request): pass return render(request, 'index.html') def index(request): # if request.method == 'POST': #获取页面输入的关键词 search_key = request.POST.get('search_key') # print(search_key) if search_key != '': #查询标题中含有关键词的新闻，按照热度降序 findInfor_by_key = models.News.objects.filter(title__icontains=search_key).order_by('-hot') #模糊查找 # 如果关键词为空，从数据库中查询所有新闻，按照热度降序 findInfor_by_key2 = models.News.objects.all().order_by('-hot') #随机获取三个新闻 findInfor_by_random1 = models.News.objects.all().order_by('?') findInfor_by_random2 = models.News.objects.all().order_by('?') findInfor_by_random3 = models.News.objects.all().order_by('?') return render(request, 'index.html', locals())

2023-05-26 上传
findInfor_by_key = models.News.objects.filter(title__icontains=search_key).order_by('-hot') findInfor_by_key2 = models.News.objects.all().order_by('-hot') findInfor_by_random1 = models.News.objects...

能否优化以下程序，使用test.csv和train.csv,程序如下:import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 加载 CSV 文件 df = pd.read_csv('news.csv', encoding='utf-8', error_bad_lines=False) # 删除无效行 df.dropna(inplace=True) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['content'], df['category'], test_size=0.2) # 特征提取 vectorizer = TfidfVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test = vectorizer.transform(X_test) # 训练模型 model = MultinomialNB() model.fit(X_train, y_train) # 测试模型 score = model.score(X_test, y_test) print('Accuracy:', score)

2023-05-24 上传
以下是优化后的程序： ```python import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import ...

for i in range(1, num_news + 1): url = f'{base_url}index_{i}.htm' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') news_title = soup.select_one('.item .linkto').text news_url = soup.select_one('.item .linkto')['href'] for module in modules: news_data = get_news_data(module, num_news) all_news_data.extend(news_data) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'text'

2023-06-06 上传
这个错误是由于在`news_title = soup.select_one('.item .linkto').text`这一行代码中，`soup.select_one('.item .linkto')`返回了None对象，因此不能访问它的text属性。这可能是由于网页代码中没有符合这个选择器的...

能否优化以下程序import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 读取数据集 df = pd.read_csv('news_dataset.csv', error_bad_lines=False) # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['label'], test_size=0.2) # 将文本转换为数字向量 vectorizer = CountVectorizer() X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test_vec = vectorizer.transform(X_test) # 训练朴素贝叶斯分类器 classifier = MultinomialNB() classifier.fit(X_train_vec, y_train) # 预测测试集 y_pred = classifier.predict(X_test_vec) # 计算准确率 accuracy = (y_pred == y_test).sum() / y_test.shape[0] print(f'Accuracy: {accuracy}')

2023-05-24 上传
df = pd.read_csv('news_dataset.csv', error_bad_lines=False, dtype={'text': str, 'label': int}) # 划分数据集，指定随机种子 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['label'], ...

from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from datetime import datetime app = Flask(__name__) HOSTNAME = '127.0.0.1' PORT = '3306' DATABASE = 'new' USERNAME = 'root' PASSWORD = '123456' DB_URI = 'mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{database}?charset=utf8'.format( username=USERNAME, password=PASSWORD, host=HOSTNAME, port=PORT, database=DATABASE) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = DB_URI db = SQLAlchemy(app) class News(db.Model): __tablename__ = 'news' id = db.Column(db.Integer, autoincrement=True, primary_key=True) title = db.Column(db.String(50), nullable=False) content = db.Column(db.Text) time = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now) author = db.Column(db.String(50), nullable=False) def __repr__(self): return '<News(title:%s,content:%s,time:%s,author:%s)>'%(self.title, self.cntent, self.time, self.author) with app.app_context(): db.drop_all() db.create_all() with app.app_context(): news1 = News(title='web开发', content='基于python的web开发技术', author='flask') news2 = News(title='web前端', content='Bootstrap前端开发框架', author='bootstrap') db.session.add_all([news1,news2]) db.session.commit() with app.app_context(): news = db.session.query(News).filter(News.author=='bootstrap').all() print(news)这段代码为什么print没有输出成功

2023-06-02 上传
news = db.session.query(News).filter(News.author=='bootstrap').all() print(news) ``` 请检查代码中是否存在其他语法错误或配置错误，例如数据库连接配置是否正确。同时，建议使用try-except语句来捕获异常并...

修改这段代码并写出来import requests from bs4 import BeautifulSoup # 爬取的页面数量 num_pages = 5 # 打开每个页面并获取 HTML 内容 for page_num in range(1, num_pages + 1): url = f"https://www.bernama.com/bm/index.php/archive.php?page={page_num}" response = requests.get(url) html_content = response.text # 解析 HTML 内容，获取新闻标题和内容 soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser") news_list = soup.find_all("div", class_="row news-row") for news in news_list: title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] news_response = requests.get(link) news_html = news_response.text news_soup = BeautifulSoup(news_html, "html.parser") content_list = news_soup.find_all("div", class_="col-md-12 news-body") content = "\n".join([p.text for p in content_list[0].find_all("p")]) print(content) # 将新闻标题和内容保存到 txt 文件 with open(f"page{page_num}_{title}.txt", "w") as f: f.write(f"Title: {title}\n") f.write(f"Link: {link}\n") f.write(f"Content:\n{content}\n")

2023-06-06 上传
title = news.find("a").text.strip() link = news.find("a")["href"] # 打开每个新闻链接并获取 HTML 内容 news_response = requests.get(link) news_html = news_response.text # 解析新闻 HTML 内容，...

帮我优化下面程序import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 读取训练数据集 train_df = pd.read_csv('train.csv') # 读取测试数据集 test_df = pd.read_csv('test.csv') # 将文本数据转换成向量形式 vectorizer = CountVectorizer() train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_df['text']) test_vectors = vectorizer.transform(test_df['text']) # 使用朴素贝叶斯分类器进行分类 classifier = MultinomialNB() classifier.fit(train_vectors, train_df['label']) # 对测试数据集进行预测 predictions = classifier.predict(test_vectors) # 输出预测结果 for i, prediction in enumerate(predictions): print(f"Prediction for news {i+1}: {prediction}")，让它复杂点

2023-05-23 上传
可以考虑以下几个方面来优化程序： ... print(f"Prediction for news {i+1}: {prediction}") ``` 该程序在数据清洗、特征选择、模型调参、模型融合和并行计算等方面进行了优化，可以提高程序的准确性和运行效率。
Kinonoyomeo
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