37、Java Servlet开发全解析

Java Servlet开发全解析

一、Java Servlet基础

1.1 开发与编译

Java Servlet的创建和编译方式与其他Java类相同。在安装Servlet包并将其添加到计算机的类路径后,就可以使用JDK的Java编译器或其他当前编译器来编译Servlet。

1.2 继承关系

每个Servlet都是 HttpServlet 类的子类,该类属于 javax.servlet 包。这个类包含表示Servlet生命周期的方法,并从运行Servlet的Web服务器收集信息。

1.3 生命周期方法

  • init(ServletConfig)方法 :当Web服务器首次将Servlet上线以处理用户请求时,该方法会自动调用。此方法仅在Servlet上线时调用一次。若Servlet已在线,再次收到使用该Servlet的请求时, init() 方法不会再次调用。该方法有一个参数 ServletConfig ,它是 javax.servlet 包中的一个接口,包含用于了解Servlet运行环境的方法。
  • destroy()方法 :当Web服务器将Servlet下线时调用。与 init() 方法一样,该方法仅在所有用户完成从Servlet接收信息后调用一次。若在指定时间内未完成, destroy() 方法
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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