8-22Filter过滤器

本文详细介绍了如何使用web.xml配置文件和注解的方式在Java Web应用中设置过滤器,以控制对特定资源的访问。通过LoginFilter和JspFilter两个示例,展示了如何检查用户会话状态并重定向未登录用户。

相关课件:https://download.youkuaiyun.com/download/crystallf/11593606

  1. 配置web.xml来设置过滤器
    <filter>
        <filter-name>LoginFilter</filter-name>
        <filter-class>com.pactrea.config.LoginFilter</filter-class>
    </filter>
    <filter-mapping>
        <filter-name>LoginFilter</filter-name>
        <url-pattern>*.do</url-pattern>
    </filter-mapping>
package com.pactrea.config;

import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;

public class LoginFilter implements Filter {

    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        System.out.println("通过了登录过滤器");
    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse,
                         FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {

        HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) servletRequest;
        HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) servletResponse;

        if ((request.getServletPath().equals("/login.do"))) {
            filterChain.doFilter(request, response);
        } else {
            if ((request.getSession().getAttribute("currUser") == null)) {
                response.sendRedirect(request.getContextPath() + "/");
            } else {
                filterChain.doFilter(request, response);
            }
        }
//        String currentUrl = request.getRequestURL().toString();
//        System.out.println(currentUrl);
//
//        int a = currentUrl.indexOf("goodsList.jsp");
////        System.out.println(a);
//
//        if (a != -1) {
//            response.sendRedirect("jsp/login.jsp");
//        }


    }

    @Override
    public void destroy() {

    }
}
  1. 注解配置过滤器
package com.pactrea.config;

import javax.servlet.*;
import javax.servlet.annotation.WebFilter;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;

@WebFilter(urlPatterns = "*.jsp")
public class JspFilter implements Filter {
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        System.out.println("通过了JSP过滤器");
    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {

        HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) servletRequest;
        HttpServletResponse response = (HttpServletResponse) servletResponse;

        if ((request.getServletPath().equals("/jsp/login.jsp"))) {
            filterChain.doFilter(request, response);
        } else {
            if ((request.getSession().getAttribute("currUser") == null)) {
                response.sendRedirect(request.getContextPath() + "/jsp/login.jsp");
            } else {
                filterChain.doFilter(request, response);
            }
        }
    }

    @Override
    public void destroy() {

    }
}

航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
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