过滤器和拦截器

从标准到实战:详解IEC 61000-4-2下的ESD电路防护设计 本文深入解析IEC 61000-4-2标准下的ESD电路防护设计,从静电防护的基础原理到实战应用。详细介绍了接触放电与空气放电的区别、防护器件选型要点(如TVS管和压敏电阻)以及PCB布局的黄金法则,帮助工程师有效提升电子产品的抗静电能力,确保设备在严苛环境下的稳定运行。 阅读详情

过滤器:实现Filter接口


1.过滤器的作用

  • 常用来做项目中的一些共性的需求
  • 如:记录日志、过滤敏感词、权限检查
  • 过滤器会以极低的耦合度来处理这样的需求

共性的需求:几乎每个请求都要做的事情

2.使用步骤

  • 写一个类,实现Filter接口
  • 在web.xml中配置此Filter


package web;

import java.io.IOException;


import javax.servlet.Filter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.FilterConfig;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import javax.servlet.http.HttpSession;

public class LoginFilter implements Filter {

	public void destroy() {
		

	}

	public void doFilter(
		ServletRequest req, 
		ServletResponse res, 
		FilterChain chain)
		throws IOException, ServletException {
		//tomcat调用此方法并传入参数,
		//传入的是Http开头的参数。
		HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) req;
		HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) res;
		//有三个请求不需要过滤,将它们排除掉。
		String[] paths = new String[]{
				"/toLogin.do",
				"/login.do",
				"/createImg.do"
		};
		String currPath = request.getServletPath();
		for(String p:paths){
			if(p.equals(currPath)){
				chain.doFilter(request, response);
				return;
			}
		}
		//尝试从session中获取账号
		//登录成功时可以获取到账号,
		//否则获取不到账号。
		HttpSession session = request.getSession();
		String adminCode = (String) session.getAttribute("adminCode");
		//根据账号判断是否已登录
		if(adminCode == null){
			//没登录,重定向到toLogin.do,因为不知道是什么请求,所以用绝对
			response.sendRedirect("/netctoss/toLogin.do");
		} else {
			//已登录,让请求继续执行
			chain.doFilter(request, response);
		}
	}
	//加载时执行,也没必要执行
	public void init(FilterConfig arg0) throws ServletException {
		
	}

}


另一个项目中的登陆过滤器

package cn.tedu.note.util;

import java.io.IOException;

import javax.servlet.Filter;
import javax.servlet.FilterChain;
import javax.servlet.FilterConfig;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import javax.servlet.http.Cookie;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

public class AccessFilter implements Filter{

	public void destroy() {
		
	}

	public void doFilter(ServletRequest req, ServletResponse res, FilterChain chain)
			throws IOException, ServletException {
		HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) req;
		HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) res;
		//获取请求的路径
		String path = request.getRequestURI();
		String reg = ".*edit\\.html$";
		if(path.matches(reg)){
			checkLogin(request,response,chain);
			return;
		}
		reg=".*\\.do";
		String account = ".*account.*\\.do";
		if(path.matches(reg) && !path.matches(account)){
			checkdo(request,response,chain);
		}
		chain.doFilter(request, response);
	}

	private void checkdo(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
		//
		String name = "token";
		String value = null;
		value = getCookie(request, name, value);
		if(value==null){
			String json = "{\"state\":1, "
					+ "\"message\":\"必须登录\"}";
			response.setContentType("application/json;charset=utf-8");
			response.getWriter().println(json);
			return;//如果写了if,没写else,就要写return;
		}
		chain.doFilter(request, response);
	}

	private void checkLogin(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
		//读取cookie 检查是否登录
		  String name = "token";
		  String value = null;
		  value = getCookie(request, name, value);
		  if(value==null){//没有cookie没有登录,重定向到登录页面
			 String path= "log_in.html";
			 response.sendRedirect(path);
			 return;
		  }
		  //有cookie就通过
		  chain.doFilter(request, response);
	}

	private String getCookie(HttpServletRequest request, String name, String value) {
		Cookie[] cookies = request.getCookies();
		  for(Cookie cookie:cookies){
			  if(cookie.getName().equals(name)){
				  value = cookie.getValue();
			  }
		  }
		return value;
	}

	public void init(FilterConfig arg0) throws ServletException {
		
	}


}


web.xml文件中配置过滤器

 <!-- 登录检查的过滤器 -->
   <filter>
   	<filter-name>login</filter-name>
   	<filter-class>web.LoginFilter</filter-class>
   </filter>
   <filter-mapping>
   	<filter-name>login</filter-name>
   	<url-pattern>*.do</url-pattern>
   </filter-mapping>

拦截器


1.什么是拦截器?

前端控制器在调用处理器之前,如果发现有拦截器存在, 则会先调用拦截器,然后再调用处理器。
注:过滤器属于servlet规范当中定义的组件,而拦截器 属于spring框架定义的组件。


2.如何写一个拦截器?

step1. 写一个java类,实现HandlerInterceptor接口。
step2. 将拦截处理逻辑写在相应的接口方法里面:
preHandle方法:前端控制器先调用拦截器的preHandle方法, 如果该方法返回值为true,则拦截器继续向后调用;如果 该方法返回值为false,则拦截器不再向后调用,请求处理 完成。
postHandle方法:处理器方法已经执行完成,正准备将 ModelAndView对象返回给前端控制器之前执行。可以在 该方法里面,修改ModelAndView对象。
afterCompletion方法:最后执行的方法,要注意,如果 preHandle方法返回值为false,该方法不会执行。
step3. 配置拦截器。

  请看如下示例

package com.tarena.netctoss.interceptors;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import javax.servlet.http.HttpSession;

import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import org.springframework.web.servlet.ModelAndView;

public class SessionInterceptor implements HandlerInterceptor {

	public boolean preHandle(HttpServletRequest request, 
			HttpServletResponse response, Object handler)
			throws Exception {
		System.out.println("preHandle()");
		HttpSession session = request.getSession();
		Object admin = session.getAttribute("admin");
		if(admin == null){
			//没有登录,跳转到登录页面
			response.sendRedirect("toLogin.do");
			return false;
		}
		//已经登录过,则继续向下执行
		return true;
	}

	public void postHandle(HttpServletRequest request, 
			HttpServletResponse response, Object handler,
			ModelAndView modelAndView) throws Exception {

	}

	public void afterCompletion(HttpServletRequest request,
			HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex)
			throws Exception {

	}

}



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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")

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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