10月16日培训日记

讲解了RequestDispatcher.forward方法实现请求跳转,其常见于MVC模式的WEB开发中。
通过一个情景故事讲解了什么是MVC模式和MVC模式的好处,Servlet完全业务处理,jsp完成页面显示,Servlet将jsp显示时要用到的数据放在哪呢?Servlet处理完成后通过什么样的方式将剩余的处理工作交给jsp呢?MVC模式的好处是牵一发而不用动全身。
Servlet可以将数据存储在三个地方:ServletContext,Session,Request。由这三者的区别讲解了购物车。所谓购物车,就是保存在Session中的一个容器对象。
登陆出错时的标准处理方式,forward相对路径的问题:a跳转到b,b页面内容中的相对路径将是相对于a,而不是相对b,怎么解决foward相对路径的问题?不管浏览器地址栏中的地址怎样改变,<base>让当前网页中的相对路径总是固定。
forward后面的代码是否会执行?如果想让一个方法调用后面的代码不执行,怎么办?抛出异常!

用PrintWriter对象进行输出时,输出的数据源必须是字符串,如果用PrintWriter方法输出一个文件内容,那就要把硬盘文件内容先以字符串的形式读取到内存中来。缺省Servlet在这种情况下是如何进行输入与输出的,冯伟立在这画了一个很好的总结图:某种字符编码的文件--(fileEncoding参数)-->内存中的Unicode编码字符串--(PrintWriter对象使用的输出码)-->某种字符编码的输出流。

forward方法是引擎提供的,所以,Servlet调用forward就是在给引擎回话,告诉Servlet引擎去做什么事。

forward请求转发的执行流程,foward应用中的更多细节问题。

sendRedirect请求重定向的运行原理,sendRedirect请求重新定向与forward请求转发的比较。魏奕东提问:“如果两个程序互相sendDirect,情况会怎样?”我回答是死循环,由此又给大家讲解了两个邮箱都设置自动回信时所出现的循环问题,增长大家的见识。
讲解了缺省Servlet的缓存问题。
接着为大家讲解了如何配置Tomcat,让其支持SSL协议。
首先介绍非对称的公钥/私钥加密,和对称的私钥加密,对称加密的优点和作用,非对称加密的优点和作用。
在非对称加密中,持公钥者向对方发送加密数据,持私钥者可用于身份认证。MD5与公钥/私钥结合形成的数字签名,数字证书等等。
SSL协议与TLS协议,TLS是SSL的升级替代。看Tomcat中文档SSL的介绍和JDK中的keytool的介绍。
keystore用于存储key和证书,key和证书有一个名字,称为别名,每个别名有一个密码。keystore本身也有一个密码来保护它。我课堂上的比喻是抽屉与抽屉中的笔记本。
1.客户端向服务器发送自身的一些SSL/TLS信息
2.服务器回送自己的证书
3.浏览器验证后,并比较证书的用户名与服务器名是否相同(仅作为一条提示信息,为了让此通过,在使用keytool时,当提示用户名时,应输入服务器的名称)。用服务器证书上的公钥加密一个随机数,客户端与服务器以后都用这个随数产生一个私钥,这个私钥加密双方传输的数据。

SSL是一个双向过程,服务器和浏览器送出去的所有数据都要加密。
WEB服务器的数字证书是与IP地址绑定,即每一个IP都需要一个数字证书。数字证书上还描述了公司名称,管理员的联系信息等附属内容。数字证书中有其属主的加密签名,所以,很难被人模仿。
配置Tomcat的安全连接器时,先讲解清楚了Tomcat的体系结构。

做了一下使用hibernate访问Oracle数据库的实验,起到复习hibernate和学习连接Oracle的效果。
在客户机上使用sql plus连接Oracle时,在客户机上必须使用net manager配置描述符(要注意单击保存按钮,郁闷!)
在配置文件中增加实体时的一个问题:
<mapping resource="cn/itcast/Student.hbm.xml"/>中的cn前不能有斜杠

<session-factory>设置name属性时,报告JNDI异常,怎么解决?在这种情况下,要将hibernate放置于支持JNDI的容器环境中。

讲解了hibernate.hbm2ddl.auto属性的三个设置值的区别:create、create-drop、update。


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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