Servlet的生命周期

(一)小服务程序的生命周期分为三个阶段:


(1)初始化阶段,调用的init()方法;

(2)相应客户端请求,调用服务()方法;

(3)终止阶段,调用破坏()方法;

(二)HttpService的容器响应的Web客户端请求流程:


HttpServlet容器响应Web客户请求流程如下: 

(1)Web客户向Servlet容器发出Http请求; 

(2)Servlet容器解析Web客户的Http请求; 

(3)Servlet容器创建一个HttpRequest对象,在这个对象中封装Http请求信息; 

(4)Servlet容器创建一个HttpResponse对象; 

(5)Servlet容器调用HttpServlet的服务方法,这个方法中会根据请求的方法来判断具体是执行doGet还是doPost,把HttpRequest和HttpResponse对象作为服务方法的参数传给的HttpServlet对象; 

(6)的HttpServlet调用的HttpRequest的有关方法,获取HTTP请求信息; 

(7)的HttpServlet调用的HttpResponse的有关方法,生成响应数据; 

(8)小服务程序容器把的HttpServlet的响应结果传给网络客户

的doGet ()或doPost()是创建HttpServlet时需要覆盖的方法。

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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