过滤器

本文详细介绍了如何使用request过滤器,并通过实例演示了过滤器的工作原理。重点解释了过滤器对直接访问与转发请求的不同处理方式。

request过滤器


以下是web.xml文件配置方式:

<filter>

<filter-name>myFilter</filter-name>

<filter-class>xx.MyFilter</filter-class>

</filter>

<filter-mapping>

<filter-name>myFilter</filter-name>

<servlet-name>目标资源一</servlet-name>

</filter-mapping>

下面我们更改一下web.xml文件的配置,如下方式:

<filter>

<filter-name>myFilter</filter-name>

<filter-class>xx.MyFilter</filter-class>

</filter>

<filter-mapping>

<filter-name>myFilter</filter-name>

<servlet-name>目标资源一</servlet-name>

</filter-mapping>

<filter-mapping>

<filter-name>myFilter</filter-name>

<servlet-name>目标资源二</servlet-name>

</filter-mapping>

也就是说此过滤器对目标资源一和目标资源二都进行过滤,然后当目标资源一被访问的时候我们将请求转发给目标资源二,那么这个时候过滤器是怎么工作的呢?如下图所示:

我们可以看到,当我们访问目标资源一时过滤器截取了请求,然后再转发给目标资源一,然后再转发给目标资源二,从图中我们可以看到过滤器没有截取转发到目标资源二的请求,但是我们已经在web.xml文件中配置了该过滤器对目标资源二的过滤,为什么又没有起到过滤作用呢?

答案就在于,目标资源一是客户端直接访问,而目标资源二是被转发过来的,这时过滤器就不能过滤目标资源二。如果你直接访问目标资源二,你会发现该过滤器起到了作用?

我们上面的web.xml文件配置与以下方式等价:

<filter>myFilter</filter>

<filter-name>myFilter</filter-name>

<filter-class>xx.MyFilter</filte-class>

</filter>

<filter-mapping>

<filter-name>myFilter</filter-name>

<servlet-name>目标资源一</servlet-name>

<dispatcher>REQUEST</dispatcher>

</filter-mapping>

<filter-mapping>

<filter-name>myFilter</filter-name>

<servlet-name>目标资源二</servlet-name>

<dispatcher>REQUEST</dispatcher>

</filter-mapping>

这种方式的配置,说明只有直接访问该目标资源时该过滤器才会起作用,对转发到该目标资源的请求将忽略不处理。

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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