JavaWeb[2] -- 请求的转发和重定向

本文详细阐述了HTTP请求中的转发和重定向的区别。转发通过HttpServletRequest的forward方法实现,仅发送一次请求;重定向通过response.sendRedirect实现,会发送两次请求。转发使request对象保持不变,而重定向则创建新的request对象。转发只能在当前Web应用内部进行,重定向则不受此限制。

请求的转发和重定向

转发

  • 调用HttpServletRequsetgetRequsetDispatcher()方法获取RequestDispatcher对象。

    调用getRequestDispatcher()需要传入要转发的地址

  • 调用HttpServletRequestforward(request,response)进行请求的转发

    String path="testServlet";
    RequestDispatcher requestDispatcher=request.getRequestDispatcher("/"+path);
    requestDispatcher.forward(request,response);

重定向

  • 直接调用response.sendRedirect(path)方法

    String path="testServlet";
    response.sendRedirect(path);

区别

  • 请求的转发只发出了一次请求,重定向则发出了两次请求
  • 在最终的Servlet中,request对象和中转的request对象,(转发)是同一个对象,(中转)不是同一个对象
  • 请求转发地址栏是初次发出请求的地址,请求重定向地址栏是最后响应的那个地址
  • 请求转发只能转发到当前web应用的资源,请求的重定向可以重定向到任何资源
  • 请求转发/代表的是当前web应用的根目录,请求重定向/代表的是当前web站点的根目录
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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