JSF是不是和Struts或者WebWorks一样的一个框架,不过是SUN开发的而已?新手第一问

foyuan 2007-09-20 10:25:16
混了一年多C#,最后还是转到Lamp了,发现 Lamp世界大多是对Java框架的翻版,所以决定先好好了解JavaEE的一些框架。


看了JSF,感觉也是MVC模式,典型的FrontController,觉得不用不学也没关系吧?

还有Eclipse中大家开发JSP都用什么插件,如何开发?谢谢了
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混沌骑士 2007-10-22
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无满意答案结贴 ???!!!真TMD不厚道
feihua317 2007-09-29
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jsf的标签库很强大,在前台页面显示的时候很方便,用到注入的概念。struts1.2着重于控制层,显示层弱些,但2.0版本结合了webwork,标签库也变得很强大,于1.2相比变化很大,进步很多。
但目前struts1.2用的还是比较多的。
zhb_821012 2007-09-29
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只有最合适的,没有最好的
shangqu 2007-09-28
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jsf在前台显示上比较强,偏向于显示层。Struts或者WebWorks的侧重点是流程跳转,偏向于控制层
许飘大叔 2007-09-27
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取其善者而从之
michael_ls 2007-09-27
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jboss ide
tanconglove 2007-09-27
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feijianxia 2007-09-26
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我们项目正在用jsf,总的来说有方便的地方也有不足,struts也是,根据不同需要吧.

ExadelStudioPro这个插件很好,而且免费,MyEclipse好是好,但是在公司使用要收费,这样就很不方便.
NexTunnel 2007-09-26
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jsp用lomboz还可以 来高亮显示jsp语法
jsf是标准的web框架,和其他的框架比来说各有优点,不能说谁好谁坏
混沌骑士 2007-09-26
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路过 。。jsf是web层框架 和struts、webwork类似 但可能要先进一点
silver_zhao 2007-09-26
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装一个高版本的 MyEclipse 和 WTP插件
foyuan 2007-09-24
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to AK-47

多多向你学习 哈哈
zjf405 2007-09-24
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兄弟,你来错地方了,java这边人气不如.net啊
jsf虽然没怎么用过,但是听说它和struts或webworks还是有一定差别的
至于开发jsp,就装个myeclipse或lomboz吧
llsljh 2007-09-21
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MyEclipse Jboss Ide
zhonghuabao 2007-09-21
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MyEclipse
BearRui 2007-09-21
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我来接分了,我也学JSF,呵呵。

我说零零漆最近怎么不怎么NET看见啦,原来到这边来啦
愤怒的小蒋 2007-09-21
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我只用eclipse
foyuan 2007-09-20
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java版的人怎么连个接分都没有 太差了吧 ?
for_cyan 2007-09-20
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lomboz 来高亮显示jsp语法
楼主说的差不多,我就没看过jsf,这个框架很可能被淘汰,谁让咱老百姓不喜欢用官方的东西
freedom2001 2007-09-20
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JSF跟STRUTS、WEBWORK差别很大的
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数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...
内容概要:本文系统研究了基于连续小波变换(CWT)与多种深度学习模型相结合的机械故障诊断方法,利用凯斯西储大学轴承故障公开数据集进行实验验证,并提供了完整的Matlab代码实现。研究首先通过连续小波变换将一维振动信号转化为二维时频图像,以增强信号的时频特征表达能力;随后构建并对比了CNN、ResNet、CNN-SVM、CNN-BiGRU、CNN-LSTM等多种深度神经网络模型用于故障分类识别,全面分析各模型在诊断精度、收敛速度与泛化能力等方面的性能差异。该研究融合信号处理与深度学习技术,属于具有创新性的未发表成果,达到可复现SCI一区论文水平。; 适合人群:适用于具备信号处理基础和机器学习知识,从事故障诊断、状态监测、工业自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术开发者;尤其适合熟悉Matlab编程并希望开展相关课题研究或工程应用的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备(如电机、齿轮箱、轴承等)的早期故障检测与智能分类;②支撑学术科研中关于深度学习与信号处理融合方法的研究与高水平论文复现;③作为课程设计、毕业设计或科研项目的实践案例,提升从数据预处理到模型构建再到实证分析的全流程能力。; 阅读建议:建议结合所提供的Matlab代码同步运行与调试,重点关注连续小波变换的参数选择、时频图生成策略以及各类深度学习模型的网络结构设计与训练细节,同时可进一步探索其他小波基函数、优化算法或多模型融合策略以拓展研究深度。

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