web.xml - <context-param>

本文详细介绍了Web项目启动过程中的关键步骤,包括容器如何读取web.xml中的&lt;context-param&gt;和&lt;listener&gt;节点,创建ServletContext并初始化监听器,以及如何利用这些配置在项目启动时进行必要的初始化工作,例如建立数据库连接。

1.启动一个web项目的时候,容器(如tomcat)会去读它的配置文件web.xml,读两个节点:<listener></listener>和<context-param></context-param>;
2.紧接着,容器创建一个ServletContext,这个项目的所有部分都将共享这个上下文;
3.容器将<context-param></context-param>转化为键值对,并交给ServletContext;
4.容器创建<listener></listener>中的监听类实例
5.在监听类中会有contextInitialized(ServletContextEvent args)初始化方法,在这个方法中获得:

ServletContext = ServletContextEvent.getServletContext();
    context-param的值 = ServletContext.getInitParameter("context-param的键"); 

 

6.得到这个context-param的值 后,就可以做一些操作了。注意这个时候web项目还没有完全启动完成,这个动作会比所有的servlet都早。换句话说,这个时候对context-param中的键值做的操作将在web项目完全启动完成之前被执行。例如,想在项目启动之前就打开数据库链接,那么就可以在这里的<context-param></context-param>中设置数据库的链接方式,在监听类中初始化数据库的链接。这个监听类是自己写的一个类,除了初始化方法,还有销毁方法用于关闭应用前释放资源,比如数据库链接的关闭

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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