Java Servlet API 2.2 简介

Java Servlet API:简介与使用指南 Java Servlet是在服务器端运行的Java程序,它可以接收来自客户端的HTTP请求,并生成相应的HTTP响应。Servlet运行在一个Servlet容器中,这个容器可以是任何支持Servlet规范的服务器,如Apache Tomcat、Jetty等。通过使用Servlet API,开发人员可以轻松地开发基于Java的Web应用程序,并处理来自客户端的HTTP请求。要部署和访问Servlet,需要将编写的Servlet类打包成WAR文件,并将其部署到Servlet容器中。 阅读详情

Servlet是一种独立于平台和协议的服务器端的Java应用程序,可以生成动态的Web页面。

  Servlet是位于Web 服务器内部的服务器端的Java应用程序,与传统的从命令行启动的Java应用程序不同,Servlet由Web服务器进行加载,该Web服务器必须包含支持Servlet的Java虚拟机。

align="right" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://images.chinabyte.com/adjs/iframe-pip/y-software-pip.html" frameborder="0" width="360" scrolling="no" height="300">  Java Servlet 与 Applet 的比较:

  相似之处:

  * 它们不是独立的应用程序,没有main()方法。

  * 它们不是由用户或程序员调用,而是由另外一个应用程序(容器)调用。

  * 它们都有一个生存周期,包含init()和destroy()方法。

  不同之处:

  * Applet具有很好的图形界面(AWT),与浏览器一起,在客户端运行。

  * Servlet 则没有图形界面,运行在服务器端。

  Java Servlet 与 CGI(Common Gateway Interface) 的比较:

  与传统的CGI和许多其他类似CGI的技术相比,Java Servlet具有更高的效率,更容易使用,功能更强大,具有更好的可移植性,更节省投资。在未来的技术发展过程中,Servlet有可能彻底取代CGI。

  * 高效
  
  在传统的CGI中,每个请求都要启动一个新的进程,如果CGI程序本身的执行时间较短,启动进程所需要的开销很可能反而超过实际执行时间。而在Servlet中,每个请求由一个轻量级的Java线程处理(而不是重量级的操作系统进程)。

  在传统CGI中,如果有N个并发的对同一CGI程序的请求,则该CGI程序的代码在内存中重复装载了N次;而对于Servlet,处理请求的是N个线程,只需要一份Servlet类代码。在性能优化方面,Servlet也比CGI有着更多的选择。

  * 方便
 
  Servlet提供了大量的实用工具例程,例如自动地解析和解码HTML表单数据、读取和设置HTTP头、处理Cookie、跟踪会话状态等。

  * 功能强大

  在Servlet中,许多使用传统CGI程序很难完成的任务都可以轻松地完成。例如,Servlet能够直接和Web服务器交互,而普通的CGI程序不能。Servlet还能够在各个程序之间共享数据,使得数据库连接池之类的功能很容易实现。

  * 可移植性好

  Servlet用Java编写,Servlet API具有完善的标准。因此,为IPlanet Enterprise Server写的Servlet无需任何实质上的改动即可移植到Apache、Microsoft IIS或者WebStar。几乎所有的主流服务器都直接或通过插件支持Servlet。

  * 节省投资
 
  不仅有许多廉价甚至免费的Web服务器可供个人或小规模网站使用,而且对于现有的服务器,如果它不支持Servlet的话,要加上这部分功能也往往是免费的(或只需要极少的投资)。

  Java Servlet 与 JSP(JavaServer Pages) 的比较:

  JavaServer Pages(JSP)是一种实现普通静态HTML和动态HTML混合编码的技术,JSP并没有增加任何本质上不能用Servlet实现的功能。但是,在JSP中编写静态HTML更加方便,不必再用println语句来输出每一行HTML代码。更重要的是,借助内容和外观的分离,页面制作中不同性质的任务可以方便地分开:比如,由页面设计者进行HTML设计,同时留出供Servlet程序员插入动态内容的空间。

Java Servlet API 2.2 的类和接口组成两个Java 包,即:javax.servlet 和 javax.servlet.http(还包括javax.servlet.jsp包,不在本篇文章讨论范围之内)。

  javax.servlet 包提供了控制 Servlet 生命周期所必需的 Servlet 接口,是编写 Servlet 时必须要实现的。

  javax.servlet.http 包提供了从Servlet 接口派生出的专门用于处理 HTTP 请求的抽象类和一般的工具类。所有的Servlet 对象都要实现Servlet 接口,大多数情况下是作为已经实现了Servlet 接口的javax.servlet.GenericServlet 和 javax.servlet.http.HttpServlet 这两个抽象类的子类来间接实现Servlet 接口。

  javax.servlet 包定义的类和接口:

  interface RequestDispatcher

  //定义一种对象,用于从客户接受请求,并将请求发送到服务器上任何指定的资源,如一个Servlet 、JSP 或 HTML 文件。

  interface Servlet

  //定义了所有 Servlet 必须实现的方法。

  interface ServletConfig

  //定义Servlet config 对象,由Servlet 引擎用在 Servlet 初始化时,向 Servlet 传递信息。

  interface ServletContext

  //定义了一系列方法,以便Servlet与其运行的环境通信。

  interface ServletRequest

  //定义了用于向Servlet传递客户请求信息的对象。

  interface ServletResponse

  //定义了一个对象,由Servlet用于向客户发送响应。

  interface SingleThreadModel

  //用于保证Servlet在任一时刻,只处理一个请求。

  class GenericServlet

  //继承Servlet接口,定义了一个通用的,与协议无关的Servlet。

  class ServletInputStream

  //定义了一个输入流,用于由Servlet从中读取客户请求的二进制数据。

  class ServletOutputStream

  //定义了一个输出流,用于由Servlet向客户发送二进制数据。

  class ServletException

  //定义了一个当Servlet遇到问题时可以抛出的异常。

  class UnavailableException

  //定义了一种异常,用于由Servlet指明它永远或暂时不可用。

  javax.servlet.http 包定义的类和接口:

  interface HttpServletRequest

  //继承了ServletRequest 接口,为HTTPServlet 提供请求信息。

  interface HttpServletResponse

  //继承了ServletResponse 接口,为HTTPServlet 输出响应信息提供支持。

  interface HttpSession

  //为维护 HTTP 用户的会话状态提供支持。

  interface HttpSessionBindingListener

  //使得某对象在加入一个会话或从会话中删除时能够得到通知。

  interface HttpSessionContext

  //由Servlet 2.1 定义,该对象在新版本已不被支持。

  class Cookie

  //用在Servlet 中使用Cookie 技术

  class HttpServlet

  //定义了一个抽象类,继承 GenericServlet 抽象类,应被 HTTPServlet 继承。

  class HttpSessionBindingEvent

  //定义了一种对象,当某一个实现了HttpSessionBindingListener接口的对象被加入会话或从会//话中删除时,会收到该类对象的一个句柄

  class HttpUtils

  //提供了一系列便于编写HTTPServlet 的方法。

下面主要介绍javax.servlet.http提供的HTTP Servlet应用编程接口。

  HTTP Servlet 使用一个 HTML 表格来发送和接收数据。要创建一个 HTTP Servlet,请扩展 HttpServlet 类, 该类是用专门的方法来处理 HTML 表格的 GenericServlet 的一个子类。 HTML 表单是由 <FORM> 和 </FORM> 标记定义的。表单中典型地包含输入字段(如文本输入字段、复选框、单选按钮和选择列表)和用于提交数据的按钮。当提交信息时,它们还指定服务器应执行哪一个Servlet(或其它的程序)。 HttpServlet 类包含 init()、destroy()、service() 等方法。其中 init() 和 destroy() 方法是继承的。

  (1) init() 方法

  在 Servlet 的生命期中,仅执行一次 init() 方法。它是在服务器装入 Servlet 时执行的。 可以配置服务器,以在启动服务器或客户机首次访问 Servlet 时装入 Servlet。 无论有多少客户机访问 Servlet,都不会重复执行 init() 。

  缺省的 init() 方法通常是符合要求的,但也可以用定制 init() 方法来覆盖它,典型的是管理服务器端资源。 例如,可能编写一个定制 init() 来只用于一次装入 GIF 图像,改进 Servlet 返回 GIF 图像和含有多个客户机请求的性能。另一个示例是初始化数据库连接。缺省的 init() 方法设置了 Servlet 的初始化参数,并用它的 ServletConfig 对象参数来启动配置, 因此所有覆盖 init() 方法的 Servlet 应调用 super.init() 以确保仍然执行这些任务。在调用 service() 方法之前,应确保已完成了 init() 方法。

  (2) service() 方法

  service() 方法是 Servlet 的核心。每当一个客户请求一个HttpServlet 对象,该对象的service() 方法就要被调用,而且传递给这个方法一个"请求"(ServletRequest)对象和一个"响应"(ServletResponse)对象作为参数。 在 HttpServlet 中已存在 service() 方法。缺省的服务功能是调用与 HTTP 请求的方法相应的 do 功能。例如, 如果 HTTP 请求方法为 GET,则缺省情况下就调用 doGet() 。Servlet 应该为 Servlet 支持的 HTTP 方法覆盖 do 功能。因为 HttpServlet.service() 方法会检查请求方法是否调用了适当的处理方法,不必要覆盖 service() 方法。只需覆盖相应的 do 方法就可以了。

  当一个客户通过HTML 表单发出一个HTTP POST请求时,doPost()方法被调用。与POST请求相关的参数作为一个单独的HTTP 请求从浏览器发送到服务器。当需要修改服务器端的数据时,应该使用doPost()方法。
当一个客户通过HTML 表单发出一个HTTP GET请求或直接请求一个URL时,doGet()方法被调用。与GET请求相关的参数添加到URL的后面,并与这个请求一起发送。当不会修改服务器端的数据时,应该使用doGet()方法。
  Servlet的响应可以是下列几种类型:

   一个输出流,浏览器根据它的内容类型(如text/HTML)进行解释。

   一个HTTP错误响应, 重定向到另一个URL、servlet、JSP。

  (3) destroy() 方法

  destroy() 方法仅执行一次,即在服务器停止且卸装Servlet 时执行该方法。典型的,将 Servlet 作为服务器进程的一部分来关闭。缺省的 destroy() 方法通常是符合要求的,但也可以覆盖它,典型的是管理服务器端资源。例如,如果 Servlet 在运行时会累计统计数据,则可以编写一个 destroy() 方法,该方法用于在未装入 Servlet 时将统计数字保存在文件中。另一个示例是关闭数据库连接。

  当服务器卸装 Servlet 时,将在所有 service() 方法调用完成后,或在指定的时间间隔过后调用 destroy() 方法。一个Servlet 在运行service() 方法时可能会产生其它的线程,因此请确认在调用 destroy() 方法时,这些线程已终止或完成。

  (4) GetServletConfig()方法

  GetServletConfig()方法返回一个 ServletConfig 对象,该对象用来返回初始化参数和ServletContext。ServletContext 接口提供有关servlet 的环境信息。

  (5) GetServletInfo()方法

  GetServletInfo()方法是一个可选的方法,它提供有关servlet 的信息,如作者、版本、版权。
当服务器调用sevlet 的Service()、doGet()和doPost()这三个方法时,均需要 "请求"和"响应"对象作为参数。"请求"对象提供有关请求的信息,而"响应"对象提供了一个将响应信息返回给浏览器的一个通信途径。
javax.servlet 软件包中的相关类为ServletResponse和ServletRequest,而javax.servlet.http 软件包中的相关类为HttpServletRequest 和 HttpServletResponse。

  Servlet 通过这些对象与服务器通信并最终与客户机通信。Servlet 能通过调用"请求"对象的方法获知客户机环境,服务器环境的信息和所有由客户机提供的信息。Servlet 可以调用"响应"对象的方法发送响应,该响应是准备发回客户机的。


Java Servlet API 2.5参考手册与实践指南 Servlet是Java Servlet的简称,它是一个运行在服务器端的小型Java程序,可以扩展服务器的能力,提供动态的Web内容。它通过在服务器上运行Java代码响应客户端的请求,并生成响应的HTML页面,从而提供动态内容。下面是一个简单的自定义Servlet示例,它继承自,并实现了service方法来处理请求。这个例子展示了如何在不涉及HTTP协议细节的情况下,利用的优势来快速搭建一个基础的Servlet。@Override// 处理请求和响应的逻辑"); 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Java Servlet API说明文档

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键者天行 9065

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servlet api简介(一)

javax.servlet包中有9个类,如下,其中最后2个是异常类: GenericServletServletContextEventServletContextAttributeEventServletInputStreamServletOutputStreamServletRequestWrapperServletResponseWrapperServletExceptionUna

MOLIILOM的专栏 2499

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

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