来说说xslt做页面输出中不爽的地方.

steeven 2003-01-08 11:33:42
1. 在页面出错, 重新输入的时候, 把原来的用户输入带进来很麻烦. 不如taglib来的方便.
2. 在缓存方面, xml可以缓存, 但是每个模板的转换结果不缓存, 还是要不停的转换.

在选用xslt方案的时候还是不爽, 不知道各位有什么解决方案?
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imafool 2003-02-26
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客户端解析。
而且解析器正在改进中。
ipconfiger 2003-02-26
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如果csdn么又在服务器端解析的话,你另存下来的就是html文件,你试试另存看看
ccblmpt 2003-01-12
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csdn现在没有放在客户段街心
gameboy999 2003-01-12
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XSLT带来的B/S新的开发模式,使得后台程序和前台程序分工非常明确,美工和后台开发完全并行,而不像jsp开发中,程序员必须等到美工做好界面,才能合成

另外,其实如果不是通用网站,完全可以考虑像csdn一样,放在客户端解析,这样就不会有你说的缓冲的问题啦..

liangzhg 2003-01-10
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xslt还要对客户端有一定的要求,不爽
colee 2003-01-09
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选用xslt方案方便改版啊
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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