Servlet

一、Servlet的特点

Servlet是一个供其他Java程序(Servlet引擎)调用的java类,它不能独立运行

Servlet引擎是一种容器程序,它依赖管理和维护所有Servlet对象的生命周期,因此也被称为Servlet容器或web容器

Servlet引擎负责将客户端的请求信息转发给Servlet和将Servlet生成的响应信息返回给客户端

二、Servlet的执行流程

①  Servlet引擎检查是否已经装载并创建了该Servlet的实例对象。如果是,则直接执行第④步,否则,执行第②步。

②  装载并创建该Servlet的一个实例对象:调用该Servlet 的构造器

③  调用Servlet实例对象的init()方法。

④  创建一个用于封装请求的ServletRequest对象和一个代表响应消息的ServletResponse对象,然后调用Servlet的service()方法并将请求和响应对象作为参数传递进去。

⑤  WEB应用程序被停止或重新启动之前,Servlet引擎将卸载Servlet,并在卸载之前调用Servlet的destroy()方法。

三、Servlet的生命周期、以及Servlet和CGI的区别

Servlet被服务器实例化后,容器运行其init方法,请求到达时运行其service方法,service方法自动派遣运行与请求对应的doXXX方法(doGet,doPost)等,当服务器决定将实例销毁的时候调用其destroy方法。

与cgi的区别在于servlet处于服务器进程中,它通过多线程方式运行其service方法,一个实例可以服务于多个请求,并且其实例一般不会销毁,而CGI对每个请求都产生新的进程,服务完成后就销毁,所以效率上低于servlet。

四、Servlet和JSP有什么关系

JSP是Servlet技术的扩展,本质上是Servlet的简易方式,更强调应用的外表表达。JSP编译后是"类servlet"。Servlet和JSP最主要的不同点在于,Servlet的应用逻辑是在Java文件中,并且完全从表示层中的HTML里分离开来。而JSP的情况是Java和HTML可以组合成一个扩展名为.jsp的文件。JSP侧重于视图,Servlet主要用于控制逻辑。在MVC架构中,Jsp适合充当视图(View)而Servlet适合充当控制器(Controller)


在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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