面试官:sprigMvc的处理流程?

本文详细阐述了SpringMVC的执行流程,从用户请求到DispatcherServlet,经过HandlerMapping找到处理器,再到HandlerAdapter调用处理器,最后由视图解析器渲染视图。整个过程涉及到了模型数据的填充和最终响应给用户的关键步骤。

在这里插入图片描述

流程说明

第⼀步:⽤户发送请求⾄前端控制器DispatcherServlet
第⼆步:DispatcherServlet收到请求调⽤HandlerMapping处理器映射器
第三步:处理器映射器根据请求Url找到具体的Handler(后端控制器),⽣成处理器对象及处理器拦截
器(如果 有则⽣成)⼀并返回DispatcherServlet
第四步:DispatcherServlet调⽤HandlerAdapter处理器适配器去调⽤Handler
第五步:处理器适配器执⾏Handler
第六步:Handler执⾏完成给处理器适配器返回ModelAndView
第七步:处理器适配器向前端控制器返回 ModelAndView,ModelAndView 是SpringMVC 框架的⼀个
底层对 象,包括 Model 和 View
第⼋步:前端控制器请求视图解析器去进⾏视图解析,根据逻辑视图名来解析真正的视图。
第九步:视图解析器向前端控制器返回View
第⼗步:前端控制器进⾏视图渲染,就是将模型数据(在 ModelAndView 对象中)填充到 request 域
第⼗⼀步:前端控制器向⽤户响应结果

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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