Servlet简单使用

Servlet简易教程

Servlet简单使用

一、目的
我们用tomcat服务器和eclipse通过Servlet完成一个简单web网页访问

二、搭建web框架
在Eclipse中搭建web框架
在这里插入图片描述
在webapps下面创建classes文件夹,lib文件夹,web.xml文件
classes文件夹:用来存储产生的字节码文件,build path之后会自动隐藏
lib文件夹:用来存放用到的jar包
web.xml文件:一般可以从tomcat中直接粘贴过来

三、Servlet编程
导入servlet.jar包:这个包在tomcat中的lib文件夹中可以找到
创建一个类去继承HttpServlet
重写service方法
在简单的在service中写一句输出语句
system.out.println(“页面请求来了”);

然后web.xml中注册

四、连接tomcat
将webapps的绝对路径写在tomcat中的conf中的servet.xml中
重启tomcat

五、访问测试
在网址栏输入
localhost:8080/(web.xml中注册的名字)
回车之后就可以看见在eclipse中的控制台返回的“页面请求来了”

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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