Servlet

Servlet: server applet(运行在服务器上的小程序)

一、概念:

可以把Servlet理解为一个接口,它定义了Java类被浏览器(tomcat识别)的规则

当我们使用时,我们需要定义一个类实现Servlet方法。

二、快速入门

1. 创建JavaEE项目
		2. 定义一个类,实现Servlet接口
			* public class ServletDemo1 implements Servlet
		3. 实现接口中的抽象方法
		4. 配置Servlet
			 在web.xml中配置:
		    <!--配置Servlet -->
		    <servlet>
		        <servlet-name>demo1</servlet-name>
		        <servlet-class>my.ServletDemo1</servlet-class>
		    </servlet>
		
		    <servlet-mapping>
		        <servlet-name>demo1</servlet-name>
		        <url-pattern>/demo1</url-pattern>
		    </servlet-mapping>

	* 执行原理:
		1. 当服务器接受到客户端浏览器的请求后,会解析请求URL路径,获取访问的Servlet的资源路径
		2. 查找web.xml文件,是否有对应的<url-pattern>标签体内容。
		3. 如果有,则在找到对应的<servlet-class>全类名
		4. tomcat会将字节码文件加载进内存,并且创建其对象
		5. 调用其方法

三、Servlet中的生命周期方法

1. 被创建:执行init方法,只执行一次
			* Servlet什么时候被创建?
				* 默认情况下,第一次被访问时,Servlet被创建
				* 可以配置执行Servlet的创建时机。
					* 在<servlet>标签下配置
						1. 第一次被访问时,创建
	                		* <load-on-startup>的值为负数
			            2. 在服务器启动时,创建
			                * <load-on-startup>的值为0或正整数


			* Servlet的init方法,只执行一次,说明一个Servlet在内存中只存在一个对象,Servlet是单例的
				* 多个用户同时访问时,可能存在线程安全问题。
				* 解决:尽量不要在Servlet中定义成员变量。即使定义了成员变量,也不要对修改值

		2. 提供服务:执行service方法,执行多次
			* 每次访问Servlet时,Service方法都会被调用一次。
		3. 被销毁:执行destroy方法,只执行一次
			* Servlet被销毁时执行。服务器关闭时,Servlet被销毁
			* 只有服务器正常关闭时,才会执行destroy方法。
			* destroy方法在Servlet被销毁之前执行,一般用于释放资源

四、Servlet3.0以后的方法

 好处:
	支持注解配置。可以不需要web.xml了。
        步骤:
	  1. 创建JavaEE项目,选择Servlet的版本3.0以上,可以不创建web.xml
	  2. 定义一个类,实现Servlet接口
	  3. 复写方法
	  4. 在类上使用@WebServlet注解,进行配置
		@WebServlet("资源路径")
                @Target({ElementType.TYPE})
		@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
		@Documented
		public @interface WebServlet {
		String name() default "";//相当于<Servlet-name>
		String[] value() default {};//代表urlPatterns()属性配置
		String[] urlPatterns() default {};//相当于<url-pattern>
	        int loadOnStartup() default -1;//相当于<load-on-startup>
		WebInitParam[] initParams() default {};
		boolean asyncSupported() default false;
		String smallIcon() default "";
		String largeIcon() default "";
		String description() default "";
		String displayName() default "";
				}

五、IDEA与tomcat的相关

1. IDEA会为每一个tomcat部署的项目单独建立一份配置文件
    可在目录:C:\Users\郎亚坤\.IntelliJIdea2018.3\system\tomcat\_Servelt\conf\Catalina\localhost查看
2. 工作空间项目和tomcat部署的web项目
   tomcat真正访问的是“tomcat部署的web项目”,"tomcat部署的web项目"对应着"工作空间项目" 的web目录下的所有资源
   WEB-INF目录下的资源不能被浏览器直接访问。
3. 断点调试:使用"小虫子"启动 dubug 启动

六、Servlet及其相关配置

 Servlet:
	1. 概念
	2. 步骤
	3. 执行原理
	4. 生命周期
	5. Servlet3.0 注解配置
	6. Servlet的体系结构	
		Servlet -- 接口
			|
		GenericServlet -- 抽象类
			|
		HttpServlet  -- 抽象类
       GenericServlet:将Servlet接口中其他的方法做了默认空实现,只将service()方法作为抽象
       将来定义Servlet类时,可以继承GenericServlet,实现service()方法即可
       HttpServlet:对http协议的一种封装,简化操作
	1. 定义类继承HttpServlet
	2. 复写doGet/doPost方法
	
Servlet相关配置
	1. urlpartten:Servlet访问路径
		1. 一个Servlet可以定义多个访问路径 : @WebServlet({"/d4","/dd4","/ddd4"})
		2. 路径定义规则:
			1. /xxx:路径匹配
			2. /xxx/xxx:多层路径,目录结构
			3. *.do:扩展名匹配

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分任务的线性模型,特别适用于二问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为01之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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