redirect和foward的区别

本文详细解析了Forward和Redirect的区别,包括它们的工作原理、优缺点以及在不同场景下的应用,强调了如何根据需求选择合适的跳转方式,以实现更高效、安全的网页跳转体验。
[size=large][color=blue]1. Forword和SendRedirect区别 [/color][/size]
[size=medium]前者仅是容器中控制权的转向,在客户端浏览器地址栏中不会显示出转向后的地址;
后者则是完全的跳转,浏览器将会得到跳转的地址,并重新发送请求链接。这样,从浏览器的地址栏中可以看到跳转后的链接地址。
所以,前者更加高效,在前者可以满足需要时,尽量使用forward()方法,并且,这样也有助于隐藏实际的链接。但在有些情况下,比如,需要跳转到一个其它服务器上的资源,则必须使用sendRedirect()方法。
forward是服务器请求资源,服务器直接访问目标地址的URL,把那个URL的响应内容读取过来,然后把这些内容再发给浏览器,浏览器根本不知道服务器发送的内容是从哪儿来的,所以它的地址栏中还是原来的地址。
redirect就是服务端根据逻辑,发送一个状态码,告诉浏览器重新去请求那个地址,一般来说浏览器会用刚才请求的所有参数重新请求,所以session,request参数都可以获取。[/size]
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2、forward 和redirect的区别[/color][/size] 
[size=medium]forward是服务器请求资源,服务器直接访问目标地址的URL,把那个URL的响应内容读取过来,然后把这些内容再发给浏览器,浏览器根本不知道服务器发送的内容是从哪儿来的,所以它的地址栏中还是原来的地址。
redirect就是服务端根据逻辑,发送一个状态码,告诉浏览器重新去请求那个地址,一般来说浏览器会用刚才请求的所有参数重新请求,所以session,request参数都可以获取。[/size]
### 前馈多层感知机(MLP)的概念与实现 #### MLP 的基本结构 前馈多层感知机是一种典型的神经网络模型,其核心特征在于数据从前向后流动而无反馈连接。它通常由输入层、隐藏层以及输出层组成[^3]。每一层中的节点通过加权边相互连接到下一层,权重决定了各层之间的关系强度。 在实际应用中,MLPs 可能包含多个隐藏层来增强表达能力。例如,在某些复杂场景下,增加更多层数可以帮助捕捉更深层次的数据模式[^2]。然而需要注意的是,并非所有情况下都需要深层架构;对于简单任务来说,浅层设计可能已经足够有效[^1]。 #### 权重更新机制 训练过程中最重要的环节之一就是调整这些连接上的参数即所谓的“学习”。具体而言,这涉及到两个主要步骤——反向传播算法计算误差梯度并据此修改相应位置处的数值大小以便最小化目标函数值差异程度达到优化目的效果最佳状态为止。 以下是基于 Python 实现的一个基础版本 FeedForward MultiLayer Perceptron: ```python import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_sizes, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_sizes = hidden_sizes self.output_size = output_size # Initialize weights randomly between [-1, 1] self.weights_input_hidden = [] prev_layer_size = input_size for current_layer_size in hidden_sizes: w = 2 * np.random.rand(prev_layer_size, current_layer_size) - 1 self.weights_input_hidden.append(w) prev_layer_size = current_layer_size self.weights_hidden_output = 2 * np.random.rand(hidden_sizes[-1], output_size) - 1 def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def forward_pass(self, X): activations = [X] z = None for i, W in enumerate(self.weights_input_hidden): if i ==0 : z=np.dot(X,W) else : z= np.dot(a_prev ,W ) a=self.sigmoid(z) activations.append(a) a_prev=a final_z =np.dot(activations[-1],self.weights_hidden_output ) y_hat =self.sigmoid(final_z ) return y_hat ,activations neural_net =NeuralNetwork(input_size=4 ,hidden_sizes=[8 ,5 ],output_size=3) # Example usage with dummy data dummy_data = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]) y_pred,_ = neural_net.forward_pass(dummy_data) print(y_pred) ``` 此代码片段定义了一个具有任意数量隐含层的标准全连接前馈神经网络类 `NeuralNetwork` 。该类初始化时接收三个参数: 输入维度 (`input_size`) ,每层隐含单元数列表(`hidden_sizes`) 输出类别数目(`output_size`). 它还包括用于激活功能的方法`simgoid()` 执行一次正向传递操作所需的逻辑. #### 设计良好架构的经验法则 尽管理论上可以构建任何形状规模的多层感知器,但在实践中遵循一些经验指导原则往往能够显著提高效率并减少不必要的试验次数。比如当面对图像分类等问题时常采用卷积层代替传统密集型联接方式因为后者容易造成过拟合现象发生;而对于序列预测则倾向于选用循环或者变压器之类专门针对时间序列建模开发出来的特殊形式等等.
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