Servlet总结

1.1 Servlet是什么?它的作用是什么?
Servlet是一门开发动态web资源的技术. 是JavaWeb的三大组件之一,它属于动态资源, Servlet也叫服务器端小应用程序。

Servlet的作用是它可以理解为服务器端的一个资源,它可以进行请求与响应的处理,服务器会把接收到的请求交给Servlet来处理,在Servlet中通常需要
l 接收请求数据;
l 处理请求;
l 完成响应。

实现Servlet有三种方式:(通过API了解这三个类或者接口)
l 实现javax.servlet.Servlet接口;
如果是在eclipse工具开发servlet 需要导入servlet .jar包(在tomcat里面)
l 继承javax.servlet.GenericServlet类
l 继承javax.servlet.http.HttpServlet类;(和http协议相关的)

【Servlet的生命周期】
1.先实例化new对象
2.请求第一次访问时servlet被创建 (init()方法执行,初始化),只执行一次
3.每次处理请求service()就会被执行一次
4.销毁方法destory()在销毁Servlet之前执行;只执行一次;

【关于url-pattern的写法】
它的写法有:
1.完全匹配 要求以/开始,名称与url一致.
2.使用通配符 *
1).目录匹配 以/开始,以结束.
2).扩展名匹配. 不能以/开始,以
.xxx结束
最经典错误 /*.do
3.默认匹配 / 当访问路径不存在时会执行该servlet
如果没有找到任何的servlet处理,将会使用默认匹配,会报出404
优先级: 完全匹配>目录匹配>扩展名匹配

ServletConfig介绍(次重点)
ServletConfig作用:(它是servlet的一个配置对象)
1.可以获取Servlet的名称 2.可以获取初始化参数 3.可以获取ServletContext对象
获取Servlet名称.
String name = config.getServletName();

获取初始化参数
String value = config.getInitParameter(“username”);
System.out.println(value);

获取ServletContext对象
this.getServletConfig()
ServletContext对象(重点)
概念
WEB容器在启动时,它会为每个WEB应用程序都创建一个对应的ServletContext对象,它代表当前web应用。可以理解为它是一个全局的web容器对象.它代表的就是当前工程。

ServletContext对象通常也被称之为context域对象。

ServletContext对象作用

获取WEB应用的全局初始化参数
web应用的全局初始化参数实现数据共享读取资源文件
通过ServletContext对象实现数据共享
利用ServletContext对象读取资源文件

ServletContext的功能有什么

  1. 可以完成Servlet与Servlet之间的通信.
    setAttribute(String name,Object value)
    getAttribute(String name);
    removeAttribute(String name);
  2. 可以设置全局初始化参数.
    1.在web.xml文件中可设置全局初始化参数

    global
    this is message
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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