学习Display Tag,正当部署到tomcat的时候出现一下异常
According to TLD or attribute directive in tag file, attribute value does not accept any expressions
在网上查阅,发现原来是JSTL引用的版本太旧了,
按照指引,更改/inc/header.jsp的http://java.sun.com/jstl/core为
http://java.sun.com/jstl/core_rt就可以了。
<jsp:root version="1.2" xmlns:jsp="http://java.sun.com/JSP/Page" xmlns:c="urn:jsptld:http://java.sun.com/jstl/core
">
<jsp:root version="1.2" xmlns:jsp="http://java.sun.com/JSP/Page" xmlns:c="urn:jsptld:http://java.sun.com/jstl/core_rt
">
原文如下 http://www.codegravity.com/blog/according-to-tld-or-attribute-directive-in-tag-file
I wanted to use JSTL in my project, but whole day I was fighting with a message:
According to TLD or attribute directive in tag file, attribute value does not accept any expressions.
My code was this one:
<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jstl/core" %>
Setting the value: ?Hello World!? and the problem still persisted.
Then, on one forum I found a solution. It is the old version of JSTL
and even if I copied the newest standard.jar and jstl.jar into
WEB-INF/lib, it did not dissapear.
The trick is here:
<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jstl/core_rt? %>
.. now everything works correctly: Setting the value: ?Hello World!?
Hello World!
I know, it?s a stupid mistake, but this might help other people not to
spend the whole day finding the solution.
分享到:
相关推荐
因此,提供这些TLD文件是为了确保项目能够正常运行,避免因为缺少必要的元数据而导致编译错误或运行时异常。 标签"**jsp**"表明这些TLD文件与JSP开发紧密相关,是JSP生态的一部分。在实际开发中,通常会将这些TLD...
检测阶段则是对目标进行重新定位,以防跟踪过程中出现错误。TLD采用了Adaboost算法训练分类器,以区分目标和背景。分类器会在跟踪区域周围搜索可能的目标位置,并通过最大化响应来确定最有可能的目标区域。 **Linux...
当追踪出现偏差时,TLD会启动学习过程,通过比较当前帧中的候选区域与历史信息,识别出错误的跟踪结果并进行纠正。学习过程中可能涉及到特征提取、分类器训练等多个环节,例如SVM(支持向量机)用于区分目标与背景。...
综上所述,VS2010中的TLD跟踪算法是一个涉及目标追踪、错误学习和重新检测的复杂过程,通过C++编程实现,借助Visual Studio 2010的强大工具和OpenTLD-master项目,可以在实时视频流中高效地追踪目标。
- 理解每个标签的属性和用法,避免误用导致的逻辑错误。 - 使用标签库可以提高代码的可重用性和可扩展性,但也要注意不要过度依赖标签,以免降低代码的可读性。 综上所述,struts-html.tld、struts-bean.tld和...
当检测阶段确定了误检(False Positive)或漏检(False Negative)时,系统会自动学习这些错误,调整模型以减少未来的误判。这种自我学习能力使得TLD能适应光照变化、遮挡等因素带来的挑战。 3. **检测(Detection...
如果追踪出错,算法会尝试从最近的帧中重新学习目标的外观特征,这有助于快速纠正错误并防止漂移。 **检测(Detection)**: 检测阶段则利用了滑动窗口方法和一个预训练的分类器(如Haar特征级联分类器或HOG+SVM)...
改进的TLD算法框架中,跟踪模块选用CamShift算法实现目标人脸跟踪,检测模块采用滑动窗法扫描搜索,再使用分类器判断目标是否存在,学习模块根据跟踪模块和检测模块的结果对比评估错误和误差,更新目标模型。...
2. **学习(Learning)**:TLD算法的学习部分则关注于错误纠正。当跟踪出现误差时,算法会学习并更新模型,以适应目标的变化。这通常通过弱分类器(如AdaBoost)来实现,通过对误跟踪区域进行反向训练,不断优化跟踪...
**TLD图像追踪技术详解** TLD(Tracking-Learning-Detection)是一种先进的计算机视觉算法,主要用于目标跟踪。在视频分析和处理中,它扮演着关键角色,能够在复杂的环境和目标变化下保持对目标的稳定追踪。TLD由三...
学习部分则通过错误反馈机制更新模型,以适应目标外观的变化;而检测部分则用于处理目标丢失的情况,通过搜索整个图像来重新发现目标。 TLD算法的亮点在于其在线学习能力,能够随着时间推移不断优化模型,适应目标...
4. **异常处理(Exception Handling)** - 高质量的库通常会包含良好的异常处理机制,确保在出现错误时能够及时通知用户,而不是让程序崩溃。 5. **设计模式(Design Patterns)** - TLD库可能实现了常见的设计模式...
使用c标签必须要导入的包和文件,没有是不能用的哦,
TLD算法的独特之处在于其自我监督的学习机制,它能够根据跟踪结果的错误反馈来不断优化自身的跟踪模型。 在描述中提到了"alantrrs的代码",可能是指在Alan T. L. Russell的研究基础上进行了改进。"增加了...
在进行上述步骤时,可能会遇到一些常见的问题,比如Matlab找不到编译器、编译错误、路径配置不当导致的问题等。针对这些问题,需要仔细检查每一步的安装和配置是否正确,同时也要确保操作系统的环境变量设置与安装...
例如,`TLDTracker.cpp`中的`update()`函数执行卡尔曼滤波器的更新和检测器的运行,而`TLDSystem.cpp`则负责整个系统的协调与管理,包括错误恢复机制。 5. **应用与优化**:TLD算法广泛应用于视频监控、自动驾驶、...
使用P-N学习策略(Positive-Negative Learning),将新检测到的正确框作为正样本,错误框作为负样本,以优化目标检测器。 二、MATLAB实现的优势 MATLAB是一种强大的编程和计算环境,特别适合于图像处理和计算机...
负样本通常选取目标周围的背景区域,用于训练分类器避免错误的跟踪;正样本则包含目标的最新信息,不断更新以适应目标的变化。 三、检测(Detection) 检测阶段的目标是发现可能的目标实例,以确认跟踪是否准确。...
TLD目标跟踪算法 TLD目标跟踪算法是一种新型的单目标长时间跟踪算法,由英国萨里大学捷克籍博士生Zdenek Kalal提出。该算法的主要思想是将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合,来解决被跟踪目标在被跟踪过程中...
3. **检测(Detection)**:检测阶段旨在识别和校正可能的跟踪错误。通过对比度限制和大小约束,算法会生成一系列候选框,然后使用分类器评估每个候选框是否包含目标。这一过程有助于检测到被遮挡或短暂消失后重新...