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:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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