Spring Web MVC 核心架构

本文详细介绍了Tomcat接收请求后如何通过SpringMVC框架进行处理的过程。从DispatcherServlet接收到请求开始,查找并调用相应的Controller方法,再到返回处理结果如渲染后的HTML页面或JSON数据等,全面覆盖了SpringMVC的工作机制。

1. tomcat 的工作线程将请求转交给spring mvc 框架的 DispatcherServlet

2. DispatcherServlet 查找@Controller注解的 controller 

3. 根据 @RequestMapping 去查找,使用哪个 controller 内的哪个方法进行请求的处理。我们一般在controller 上会加上注解 @RequestMapping,标注处理不同的请求,根据 url 来指定不同的 controller 处理。

4. 调用 controller 中的方法进行请求的处理

5. 方法执行完以后,会有一个返回值,spring mvc的框架使用模板技术,对html页面进行传染,或是返回 json 字符串,前端进行渲染。

6. 渲染后页面或数据,经过前端再渲染到浏览器

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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