Java网络编程笔记

URI URL URN 解析

URI,URL,URN的区别

  • URI(Uniform-Resource-Identifier):统一资源标识符。以特定的语法标识一个资源的字符串,所标识的资源可以是服务器上的文件,也可以是一个邮件地址,还可以是一个人的姓名,一本书。。。。
    绝对URI的组成:URI模式和模式特有的部分,scheme:scheme-specific-part
    当前的模式
模式含义
file本地磁盘文件
ftpFTP服务器
http使用超文本传输协议的万维网服务器
urn统一资源名

-
- URL(Uniform-Resource-Name)同一资源定位符,他用与指定访问服务器的协议(FTP/HTTP),指定服务器的名和文件在服务器上的地址 ,列如http://localhoast:8080/Goods/index.jsp,它使用与访问在服务器上localhoast上的Goods文件夹的index.jsp页面,这个文件可以用http访问
**格式:**protocol://username@hoastname:port/path/filename

protpocol:协议名
username@hoastname:主机名,提供服务的服务器名,也可以是IP地址
port:端口号,Tomcat默认的8080,HTTP默认的:80
path:路径,指向服务器的某个目录

相对URL:可以不用为URL指定完整的地址,可以从父类文档中继承,
example:当前我们在下面这个页面:
http://www.seventwen.com/Goods/index.html
那么我们想在这个页面单击一个超链接。

    <a href="login.html"></a>

那么浏览器会将 http://www.seventwen.com/Goods/index.html的结尾部分去除掉,得到 http://www.seventwen.com/Goods/再将login.html链接到后面最后得到

 http://www.seventwen.com/Goods/login.html

如果相对链接以/开头,就说明这它是相对于文档根目录的,而不是当前文件,如果链接是:

<a href="/Count/price/list.html"></a>

那么浏览器会得到http://www.seventwen.com,再将链接链到后面

HTTP

正好再看一遍响应码

响应码含义
2xx200~299都是代表成功接收并理解了请求
200OK最常见得响应码,可能你会看不见。代表了成功
201create只在响应post请求是发送
202Accepted没看见过,书上的意思是处理尚未结束,所以没有返回响应
3xxRedirection重定向300~399都代表了重定向,浏览器需要重定向到不同的页面
301MPermanently页面移动到了新的URL地址
302临时改变位置,表明文档将要移动
4xx400~499是我最不想看见的响应码,他们代表着客户端在某一位置发生了错误
400BadRquest客户端向服务器的请求使用了不正确的语法
401Unauthorized访问这个页面需要用户名和密码
404NotFound每次调程序都能看到这个,它代表了服务器没有找到,作为新手我真是爱死它了,仔细查找一般都能解决
5xxSeverError500~599代表了是服务器出错了,服务器
500服务器发生了意外的错误,不知道怎么处理,根据出错的代码解决
501notImplement服务器没有实现Post
503服务不可用服务器暂时不能处理,可能是由于服务器超负荷,
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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