SpringMVC的工作流程

本文详细阐述了Spring MVC的工作流程,从用户请求被DispatcherServlet捕获开始,到HandlerMapping找到对应的Handler,再到HandlerAdapter执行Handler并返回ModelAndView,直至ViewResolver渲染视图并返回给客户端的全过程。

总的来说:
1、 用户向服务器发送请求,请求被Spring 前端控制Servelt DispatcherServlet捕获(捕获)
2、 DispatcherServlet对请求URL进行解析,得到请求资源标识符(URI)。然后根据该URI,调用HandlerMapping获得该Handler配置的所有相关的对象(包括Handler对象以及Handler对象对应的拦截器),最后以HandlerExecutionChain对象的形式返回;(查找handler)
3、 DispatcherServlet 根据获得的Handler,选择一个合适的HandlerAdapter。 提取Request中的模型数据,填充Handler入参,开始执行Handler(Controller), Handler执行完成后,向DispatcherServlet 返回一个ModelAndView对象(执行handler)
4、DispatcherServlet 根据返回的ModelAndView,选择一个适合的ViewResolver(必须是已经注册到Spring容器中的ViewResolver) (选择ViewResolver)
5、通过ViewResolver 结合Model和View,来渲染视图,DispatcherServlet 将渲染结果返回给客户端。(渲染返回)

在这里插入图片描述
得到了HandlerExecutionChain对象,包含所有的拦截器和处理器
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查看handler中的信息
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得到处理器适配器handlerAdapter
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handlerAdapter调用handle执行目标方法(xxxMapping匹配下的方法),获得ModelAndView对象
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遍历Map对象,得到model中的数据,放入request域
接口:
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实现:
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获取转发器
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进行页面的转发(x.Jsp)
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页面在request域中就可以拿到模型数据

补:
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传送门:https://www.bilibili.com/video/BV1nJ411M7ZJ?p=10

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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