Servlet过滤器

过滤器也是由Servlet容器管理的一个对象,它的结构和servlet类似,但是功能完全不同。
过滤器的作用:在源数据和目的数据之间起过滤作用的中间组件

过滤器链:多个过滤器,过滤器的顺序取决于web.xml中的配置顺序

demo:用来编码校验 和 权限校验
过滤器实现权限校验

每个过滤器有三个生命周期方法:init,doFilter,destory.

void init(FilterConfig filterConfig)

void doFilter(ServletRequest request,ServletResponse response,FilterChain filterChain)

//*Filter.doFilter中的最后一行代码应该是调用FilterChain.doFilter(request,response)方法,FilterChain称为过滤器链,他的doFilter方法通常会引发调用链中的下一个过滤器,直到最后一个过滤器中的FilterChain.doFilter会引发资源本身被调用,如果在Filter.doFilter中的最后没有调用FilterChain.doFilter,那么程序的处理就会停在这个地方,并且不会调用请求*//


void destory()
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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