Servlet 的配置

Servlet 的配置  

2012-12-10 11:26:11|  分类: Java |  标签: |字号 订阅

编辑好的Servlet源文件并不能响应用户请求,还必须将其编译成class文件。

为了让servlet能响应用户请求,还必须将servlet配置在Web应用中。配置Servlet时,需要修改web.xml文件。

从servlet3.0开始,配置servlet 有两种方式:

1.在servlet类中使用@WebServlet Annotation进行配置;

2.通过web.xml文件配置

@WebServlet 支持的常用属性:

 

属性

是否必须

说明

asyncSupported

指定该Servlet是否支持异步操作

displayName

指定该servlet的显示名

initParams

用于该servlet配置参数

loadOnStartUp

用于servlet配置成 load-on-startup的servlet

name

指定该servlet的名称

urlPatterns/value

这两个属性的作用完全相同。指定该servlet的处理的url

2.Jsp/Servlet的生命周期

2.1创建servlet实例有两个时机

    1.  客户端第一次请求某个servlet的时候,系统创建该servlet的实例:大部分的servlet都是这种servlet

    2.Web应用启动时立即创建servlet实例,即load-on-startup

每个servlet的生命周期如下:

1.创建servlet实例

2.Web容器调用servlet的init方法,对servlet进行初始化

3.servlet初始化后,将一直存于容器中,用于响应客户端请求。如果客户端发送get请求。容器调用doget方法,如果客户端发送post请求,调用dopost方法,或者统一使用service()方法

4.web容器决定销毁servlet时,先调用destory方法,通常在关闭web应用时销毁servlet

 

2.2 load-on-startup   Servlet

配置load-on-startup有两种方式:

1.在web.xml  在<servlet><load-on-startup>1</load-on-startup> </servlet>

2.@WebServlet(loadOnStartup=1)

loadOnStartup属性只接收一个整数型,这个整数型越小,servlet就越优先实例化。

 

2.3 访问servlet的配置参数

配置参数有两种方法:

1.@WebServlet的initParams属性来指定

2.web.xml 文件中 <servlet>-</servlet>

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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