[Java EE 7] Servlet Filter 简介

本文详细介绍了Java EE 7中Servlet Filter的用途、实现方式及配置方法,包括用户鉴权、日志记录、数据压缩和数据转码等功能。
Filter 可以用来更改请求和响应的数据。有一点非常重要的就是,Filter 自己不会产生响应,它只能更改和调整请求和响应数据。Filter 最普遍的用途是用户鉴权、日志、数据压缩、数据转码等。Filter 和 Servlet 一起打包部署,并作用于动态或静态的内容。

可以使用 URL pattern 来将 filter 关联到一个 servlet、或者关联到一组 servlet,或者关联到静态内容。
通过 @WebFilter 来定义 filter:

@WebFilter("/*")
public class LoggingFilter implements javax.servlet.Filter {
public void doFilter(HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) {
//. . .
}
}


上面的例子演示了将 LoggingFilter 关联到 web 应用程序的所有 servlet 和所有静态资源上。

同样,也可以使用 @WebInitParam 来定义初始化参数。

Filter 和它的目标 servlet 总是在同一个线程中调用。多个 filter 可以被组织成一条 filter 链。

可以在部署描述符(web.xml)中使用 <filter> 和 <filter-mapping> 节点来定义 filter:

<filter>
<filter-name>LoggingFilter</filter-name>
<filter-class>org.sample.LoggingFilter</filter-class>
</filter>
. . .
<filter-mapping>
<filter-name>LoggingFilter</filter-name>
<url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>


除了使用 @WebFilter 和 web.xml 来定义 filter 之外,还可以调用 ServletContext.addFilter 通过编码的方式来定义 filter。可以在 ServletContainerInitializer.onStartup 方法或者ServletContextListener.contextInitialized 方法中进行这个操作。addFilter 方法将会返回 ServletRegistration.Dynamic 对象,这个对象可以用来进行 URL 映射、设置初始化数据或处理其它的配置项:

public class MyInitializer implements ServletContainerInitializer {
public void onStartup (Set<Class<?>> clazz, ServletContext context) {
FilterRegistration.Dynamic reg =
context.addFilter("LoggingFilter",
"org.example.LoggingFilter");
reg.addMappingForUrlPatterns(null, false, "/");
}
}


文章来源:[url]http://www.aptusource.org/2014/03/java-ee-7-servlet-filters/[/url]
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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