学习笔记のsendRedirect &forward

本文详细对比了HttpServletResponse.sendRedirect方法实现的请求重定向与RequestDispatcher.forward方法实现的请求转发。从适用范围、浏览器地址栏变化、请求过程比喻、共享request对象等方面进行了深入解析。
尽管HttpServletResponse.sendRedirect方法和RequestDispatcher.forward方法都可以让浏览器获得另外一个URL所指向的资源,但两者的内部运行机制有着很大的区别。下面是HttpServletResponse.sendRedirect方法实现的请求重定向与RequestDispatcher.forward方法实现的请求转发的总结比较:
(1)RequestDispatcher.forward方法只能将请求转发给同一个WEB应用中的组件;而HttpServletResponse.sendRedirect 方法不仅可以重定向到当前应用程序中的其他资源,还可以重定向到同一个站点上的其他应用程序中的资源,甚至是使用绝对URL重定向到其他站点的资源。如果传递给HttpServletResponse.sendRedirect 方法的相对URL以“/”开头,它是相对于整个WEB站点的根目录;如果创建RequestDispatcher对象时指定的相对URL以“/”开头,它是相对于当前WEB应用程序的根目录。

(2)调用HttpServletResponse.sendRedirect方法重定向的访问过程结束后,浏览器地址栏中显示的URL会发生改变,由初始的URL地址变成重定向的目标URL;而调用RequestDispatcher.forward 方法的请求转发过程结束后,浏览器地址栏保持初始的URL地址不变。

(3)HttpServletResponse.sendRedirect方法对浏览器的请求直接作出响应,响应的结果就是告诉浏览器去重新发出对另外一个URL的访问请求,这个过程好比有个绰号叫“浏览器”的人写信找张三借钱,张三回信说没有钱,让“浏览器”去找李四借,并将李四现在的通信地址告诉给了“浏览器 ”。于是,“浏览器”又按张三提供通信地址给李四写信借钱,李四收到信后就把钱汇给了“浏览器”。可见,“浏览器”一共发出了两封信和收到了两次回复,“ 浏览器”也知道他借到的钱出自李四之手。RequestDispatcher.forward方法在服务器端内部将请求转发给另外一个资源,浏览器只知道发出了请求并得到了响应结果,并不知道在服务器程序内部发生了转发行为。这个过程好比绰号叫“浏览器”的人写信找张三借钱,张三没有钱,于是张三找李四借了一些钱,甚至还可以加上自己的一些钱,然后再将这些钱汇给了“浏览器”。可见,“浏览器”只发出了一封信和收到了一次回复,他只知道从张三那里借到了钱,并不知道有一部分钱出自李四之手。

(4)RequestDispatcher.forward方法的调用者与被调用者之间共享相同的request对象和response对象,它们属于同一个访问请求和响应过程;而HttpServletResponse.sendRedirect方法调用者与被调用者使用各自的request对象和response对象,它们属于两个独立的访问请求和响应过程。对于同一个WEB应用程序的内部资源之间的跳转,特别是跳转之前要对请求进行一些前期预处理,并要使用HttpServletRequest.setAttribute方法传递预处理结果,那就应该使用RequestDispatcher.forward方法。不同WEB应用程序之间的重定向,特别是要重定向到另外一个WEB站点上的资源的情况,都应该使用HttpServletResponse.sendRedirect方法。

(5)无论是RequestDispatcher.forward方法,还是HttpServletResponse.sendRedirect方法,在调用它们之前,都不能有内容已经被实际输出到了客户端。如果缓冲区中已经有了一些内容,这些内容将被从缓冲区中清除。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值