J2EE Filter 初次接触

本文介绍了在DRP项目中如何使用Filter实现统一的字符集设置。Filter通过简单的配置即可为整个系统添加或移除功能,特别适用于大量request对象的处理。文章详细解释了Filter的工作原理、配置方式及其在不同请求类型中的作用。

最近在做一个DRP 的项目,其中要给所有的request对象进行字符集设置,要是单个设置工作量太大,所以采用Filter(过滤器)进行统一设置。

Filter实现了面向切面(AOP)的编程思想,可以通过简单的修改配置文件给系统统一添加或去除一项功能。


下面是我对的Filter的简单总结:


Filter的功能

  • filter实现了职责连模式
  • filterrequestresponse进行处理
  • filter 只对POST请求起作用

在配置文件中的配置

<filter>

<filter-name></filter-name>

<filter-class></filter-class>

</filter>

<filter-mapping>

<filter-name></filter-name>

<url-pattern></url-pattern>

</filter-mapping>

Url-pattern的四种模式

1.精确匹配,一个唯一确定的路径

2.扩展匹配,由“*”和扩展名组成

3.路径前缀匹配,包含一个路径和一个/*

4.全部匹配,使用/*

如果不执行filterChain.doFilter(),那么请求将会终止

初始化参数

<filter>

<filter-name></filter-name>

<filter-class></filter-class>

<init-param>

<param-name>encoding</param-name>

<param-value>GBK</param-value>

</init-param>

</filter>

可在init方法中获取参数

public voidinit(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {

//获取初始化参数

this.encoding=filterConfig.getInitParameter("encoding");

}


刚刚接触Filter,一点小总结。


内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
评论
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