Servlet的8大监听者

本文详细介绍了Servlet中的各种监听器,包括ServletContextListener、ServletRequestListener等,解释了它们如何帮助开发者跟踪应用的状态变化,如上下文、请求和会话的生命周期事件。

场景监听者接口事件类型
   
你想知道一个WEB应用是否添加删除替换了一个上下文属性 Javax.servlet.ServletContextAttributeListener
attributeAdded
attributeRemoved
attributeReplaced
ServletContextAttributeEvent
你想知道什么时候添加删除或者替换一个请求属性 Javax.servlet.ServletRequestAttributeListener
attributeAdded
attributeRemoved
attributeReplaced
ServletRequestEvent
你想知道什么时候添加删除或者替换一个会话属性 javax.servlet.http.HttpSessionAttributeListener
attributeAdded
attributeRemoved
attributeReplaced
HttpSessionBindingEvent
   
每次请求到来你都想知道,以便建立日志记录或者干点初始化之类的事情Javax.servlet.ServletRequestListener
requestInitialized
requeseDestoryed
ServletRequestEvent
你想知道有多少个并发用户,也就是说,你想跟踪活动会话 javax.servlet.http.HttpSessionListener
sessionCreated
sessionDestoryed

HttpSessionEvent
你想知道是否创建或者撤销了一个上下文 javax.servlet.ServletContextListener
contextInitialized
contextDestoryed
ServletContextEvent
   
你有一个属性类(这个属性类的对象将被放在一个属性中),而且你希望这个类型的对象绑定到一个会话或从一个会话删除时得到通知javax.servlet.http.HttpSessionBindingListener
valueBound
valueUnbound
HttpSessionBindingEvent
你有一个属性类,而且你喜欢子属性对象绑定的会话迁移到另一个JVM时得到通知javax.servlet.http.HttpSessionActivationListener
sessionDidActivate
sessionWillPassivate
HttpSessionEvent

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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