拦截器与过滤器的区别

本文探讨了Java Web中拦截器与过滤器的功能差异及应用场景。指出拦截器为SpringMVC组件,需配合该框架使用;过滤器则适用于所有Java WEB项目。拦截器配置更灵活,通常优先选用。

过滤器(Filter)是Java EE中的组件,则任何一个Java的WEB项目都可以使用过滤器;而拦截器(Interceptor)是SpringMVC中的组件,仅当使用了SpringMVC框架才可以使用这个拦截器,并且,仅当被SpringMVC框架处理的请求才有可能被拦截器进行处理,假如将DispatcherServlet的路径映射为*.do,则只有以.do作为后缀的请求才可能被拦截器处理,其它请求是不会被拦截器处理的!

在实际使用时,过滤器的配置相对非常单一,例如:

<filter>
	<filter-name></filter-name>
	<filter-class></filter-class>
</filter>

<filter-mapping>
	<filter-name></filter-name>
	<url-pattern></url-pattern>
</filter-mapping>

在整个配置过程中,就只能配置1个映射的URL,尽管可以使用通配符,但是,可能配置的过滤范围不够精准,而拦截器的配置过程中,可以配置若干个拦截路径,也可以配置若干个例外,也可以使用通配符,配置非常灵活!

另外,过滤器是执行在所有Servlet之前的组件,而拦截器是执行在DispatcherServlet之后,在所有Controller之前的组件!

所以,一般情况下,会优先选取拦截器!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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