浅析jsp中usebean的作用域

104报文解析工具 可选择包含报文的文本文件或日志文件进行解析,可选择按条数范围或时间范围,输出结果可以在报文解析显示区,也可以输出到文件。可以对文本内容的报文文件进行高级分析,包括遥信遥测等通讯数据的具体信息,通讯帧的统计,通讯次数的统计,各种错误的分析,报文的定位功能,传输的文件具体内容等。输入完成后点击工具栏的解析报文按钮或使用右键菜单的解析就可以对报文进行解析。在报文输入区输入待解析报文并解析后,解析结果就显示在报文解析显示区和报文定位展示区及报文定位条目区。当有多条报文解析后,可以通过报文列表树具体定位某条报文。 阅读详情
Test.java
package test;
 
import java.util.Date;
import java.text.SimpleDateFormat;
public class Test {
    Date d=new Date();
       public Test() {
              //super();
              System.out.println("在构造方法中");
              // TODO Auto-generated constructor stub
       }
   
       public String getDateTime(){
              System.out.println("在实例方法中");
              SimpleDateFormat format=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd-hh-mm-ss");
           String now=format.format(d);
           return now;
       }
}
 
index.jsp
<%@page language="java" contentType="text/html;charset=gb2312"%>
<jsp:useBean id="tobby" class="test.Test" scope="page"/>
<%= tobby.getDateTime()%>
          
OK,下面开始我们的测试
1.page/request
在scope为page或者request的时候,我每一次刷新页面或者新开一个页面,页面上总是显示的最新的时间,并且在“构造方法中”“在实例方法中”总是成对出现,这说明了当scope为page或者request的时候,每次装载页面都会重新调用构造方法生成该bean的一个实例,这就导致了页面上的时间每次都是变化的。(因为在调用构造方法的时候,会执行Date d=new Date(),从而生成一个新的时间)
2.session
ok,我现在把scope改为session,再来刷新页面或者新开一个页面进入,看会出现什么情况。这时会看到任凭你如何刷新页面时间都不变了,但是如果新开一个页面进入时间就和前一个页面不同了,但之后再怎么刷新也不会变了。另外,在刚进入页面时,会同时出现“构造方法中”“在实例方法中”,之后刷新就只会出现“在实例方法中”了。这说明在scope为session时,在同一个session中bean的构造方法会且只会被调用一次,这就是为什么我们刷新页面时间不会变而新开一个页面时时间会变化的原因 (因为只有在调用构造方法的时候,才会执行Date d=new Date(),从而生成一个新的时间) 。
3.application
last,把scope改为application,这时候我发现在进入页面后不管我怎么刷新页面或者是新开一个页面,时间都不变化了,:(。只有当我把服务器重启之后再进入时时间才会发生变化,但之后直至服务器重启,时间都不在变化了,而且后台也仅仅只输出“在实例方法中”,这说明当scope为application时,bean的构造方法在整个服务器的一次运行中,仅被调用一次,因此时间也就一直不变。(因为只有在调用构造方法的时候,才会执行Date d=new Date(),从而生成一个新的时间) 。
最后,我们再来做一个测试,把Date d=new Date()移入到getDateTime()这个实例方法中,这时候,我们发现无论scope为什么,每次刷新页面或者重新进入一个新页面时间都会变化。

OK,下面开始我们的测试

1. page/request

在scope为page或者request的时候,我每一次刷新页面或者新开一个页面,页面上总是显示的最新的时间,并且在“构造方法中”“在实例方法中”总是成对出现,这说明了当scope为page或者request的时候,每次装载页面都会重新调用构造方法生成该bean的一个实例,这就导致了页面上的时间每次都是变化的。(因为在调用构造方法的时候,会执行Date d=new Date(),从而生成一个新的时间)

2. session

ok,我现在把scope改为session,再来刷新页面或者新开一个页面进入,看会出现什么情况。这时会看到任凭你如何刷新页面时间都不变了,但是如果新开一个页面进入时间就和前一个页面不同了,但之后再怎么刷新也不会变了。另外,在刚进入页面时,会同时出现“构造方法中”“在实例方法中”,之后刷新就只会出现“在实例方法中”了。这说明在scope为session时,在同一个session中bean的构造方法会且只会被调用一次,这就是为什么我们刷新页面时间不会变而新开一个页面时时间会变化的原因 (因为只有在调用构造方法的时候,才会执行Date d=new Date(),从而生成一个新的时间) 。

3. application

last,把scope改为application,这时候我发现在进入页面后不管我怎么刷新页面或者是新开一个页面,时间都不变化了,:(。只有当我把服务器重启之后再进入时时间才会发生变化,但之后直至服务器重启,时间都不在变化了,而且后台也仅仅只输出“在实例方法中”,这说明当scope为application时,bean的构造方法在整个服务器的一次运行中,仅被调用一次,因此时间也就一直不变。(因为只有在调用构造方法的时候,才会执行Date d=new Date(),从而生成一个新的时间) 。

最后,我们再来做一个测试,把Date d=new Date()移入到getDateTime()这个实例方法中,这时候,我们发现无论scope为什么,每次刷新页面或者重新进入一个新页面时间都会变化。

总结一下bean的scope的作用:每次执行
<jsp:useBean id="tobby" class="test.Test" scope="××"/>时, 服务器都会在相应的scope中寻找一下有没有该类的一个叫tobby的实例,有则复用,没有则重新创建一个。以session为例,我第一次进入页面时 服务器为创建一个叫tobby的test.Test类的实例,并放入session,因此在同一个session中再不会调用该类的构造方法来创建该类的 一个叫tobby实例了,因为已经存在了,除非我们用session.removeAttribute(“tobby”)把它干掉了。其它的scope可 以类比进行解释了。
 
华硕笔记本全硬盘恢复原厂状态 实机操作,MYASUS IN WINRE恢复,ASUS RECOVERY恢复 本教程的前提的在之前就备份了原厂的RECOVERY分区,RESTORE分区,MYASUS分区 如果这些分区都没有的话那就只能找同型号笔记本的朋友要一份了,或者去售后,告诉他这三个分区都要恢复。一般售后为了节约硬盘空间,不会给你恢复restore分区,这个分区有将近20G。 我机器撒天选2 i7-11800H,3060,32G,512GB,型号FX506HM 这篇教程先说全格式化怎么做,下次有空再说免格式化怎么弄。下面开始。 首先首先你的先做给优盘或者移动硬盘做一个PE。网上做PE启动盘的教程很多,这 阅读详情

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实践求真知 5078

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

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SunnyJavaMoon
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