Servlet API 说明

本文详细解释了HTTP请求中的路径组成部分,包括请求URI、servlet路径和上下文路径等概念,并通过具体实例展示了这些路径的区别及如何获取。
1 HttpServletRequest request

比如执行:http://192.168.199.42:8080/TestServlet/test?instr=add&username=luko&password=123
说明:服务器jboss的地址 http://192.168.199.42:8080
web应用程序名称 TestServlet
servlet名称(应该说是servlet路径) test

request.getRequestURI() --> /TestServlet/test
返回URL中一部分,从“/”开始,包括上下文,但不包括任意查询字符串
(也就是不包括?instr=add&username=luko&password=123)

request.getServletPath() --> /test
返回请求URI上下文后的子串(即:servlet名称)


request.getContextPath --> /TestServlet

返回请求URI上下文

2 http://192.168.199.42:8080/econtract/pager/updPager.do?id=3&name=luko

request.getRequestURI() --> econtract/pager/updPager.do

request.getServletPath() --> /pager/updPager.do
(说明;不包括econtract,即上下文路径或叫工程名字)

request.getContextPath --> econtract
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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