WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Страница приветствия tomcat в jsf с использованием шаблона

У меня есть jsf-проект

и все мои страницы ссылаются на template.xhtml

в настоящее время у меня есть следующее в web.xml

<welcome-file-list>
    <welcome-file>/pages/home/index.xhtml</welcome-file>
</welcome-file-list>

когда я пытаюсь получить доступ к корневому каталогу, теперь он показывает мне некоторый контент с этой страницы в виде кода jsf (не отображается), но все внутри шаблона также исчезло. Он просто показывает заголовок и 2 строки кода.

Вся помощь приветствуется

05.05.2013

  • Предоставьте дополнительную информацию: как минимум весь файл web.xml, основной шаблон и клиент шаблона. 05.05.2013

Ответы:


1

Проверьте сопоставление URL-адреса сервлета Faces в вашем файле web.xml, возможно, оно неверно.

Хороший вариант должен быть таким, как на информационной странице тега JSF:

<servlet>
    <servlet-name>facesServlet</servlet-name>
    <servlet-class>javax.faces.webapp.FacesServlet</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
    <servlet-name>facesServlet</servlet-name>
    <url-pattern>*.xhtml</url-pattern>
</servlet-mapping>
05.05.2013
  • Это может быть правильно, если страницы, на которые вы ссылаетесь из шаблона, не сопоставлены с сервлетом. 05.05.2013

  • 2

    решил, что добавил следующее в web.xml

    <welcome-file-list>
        <welcome-file>index.html</welcome-file>
    </welcome-file-list>
    

    и создал следующий index.html

    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "https://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
    <html>
        <head>
            <meta http-equiv="refresh" content="0; faces/pages/home/index.xhtml">
            <title>Insert title here</title>
        </head>
        <body>
        </body>
    </html>
    
    05.05.2013
    Новые материалы

    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]