Tomcat7源码解读(二) —— Connector处理器静态结构概述

Tomcat是一个WEB容器,也是一个Servlet容器。他需要处理来自客户端的HTTP请求,也需要处理来自WEB服务器(Apache)的AJP请求。对于不同的请求,Tomcat将接受到的Socket,封装成为相应的Request以及与Response对象,然后再转交给容器进行具体的处理。

 

Tomcat的设计非常的模块化,为了提高服务本身的可扩展性,Tomcat做了组建化的设计。也实现了多个不同版本的处理方式。下列UML图中简单的描述了TomcatConnector容器的内部结构。

 

UML符号说明





 

Tomcat的Connector类结构图



接口ProtocolHandler负责处理各种不同协议的请求,负责将Socket流数据转换成相应的Request对象,并且构建出相应的Response对象,将数据返回这一过程。在具体处理时候,为了提高服务器的并发性将整个过程处理成两个过程,分别由AbstractEndpointAcceptorSocketProcessor分别处理。Acceptor线程只是负责接收Socket请求,接收到请求之后直接转交给SocketProcessor来进行解析处理。SocketProcessorSocket对象传递给相应的ProtocolHandlerConnectionHandler进行Socket流的解析处理。

Processor通过适配器CoyoteAdapter调用容器的管道,每个容器都有一个某人的阀门,例如Engine容器有StandardEngineValue。每个容器处理完成本容器的事情后则将请求转交给下一个容器的阀门处理。

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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