javaweb 基础学习一

本文详细介绍了MVC架构的三层模型:模型层、视图层和控制层的工作原理,以及如何通过Servlet、过滤器和监听器在Web应用中实现。模型层负责业务逻辑,视图层展示数据,控制层协调两者。

1. mvc

分为 3层,模型层,视图层,控制层

模型层 :

主体是由javabean 组成 一个是实体类对象 ,一个是 实现功能对象 ,列入对数据库操作的javabean : logindao.java

视图层 :

主要有jsp等前端页面 ,向用户展示的层面

控制层:

主要 由servlet构成 ,用户发送消息,由 控制层接受 ,然后调用相对应的模型层功能 ,获得消息 ,最后返回给视图层 (列入转发,重定向)

2.servlet

建立servlet:

有两种方式

  1. web.xm配置
  2. 在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  3. 使用配置
    在这里插入图片描述

建立过滤器 :

过滤器:filter
同样在web.xml中配置 ,建立自己拦截链
在这里插入图片描述

在此处中,该过滤器会自动对要执行/welcome 的请求进行过滤
如果可以放行,则 使用方法
filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
即可 放行

建立监听器 :

<------------------------------------>

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 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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