压缩传输与客户端缓存

在进行B/S前端开发时,页面代码要注意分离。这么做才是一种优良的编码行为。
1、js、css、html结构分离,可以使得页面更加整洁
2、js、css与html的分离可以使代码更大程度的重用
3、分离的结构便于脚本的平稳退化(迫使写出更好的额浏览器兼容js)
4、分离的结构可以对各种元素进行处理。如:
1)可以对js、jsp、图片等等进行压缩
2)可以对上述的js文件、css文件等进行压缩,通过压缩后传送到客户端,节约了网络资源
通过分离后,可以采用压缩技术与客户端缓存技术来优化项目。
在我使用的项目中,就采用了tk-filters来实现这一目的
1、下载tk-filters-1.0.1.zip
2、解压后将tk-filters.jar放到类路径
3、在解压后的conf目录下打开tk-filters.properties文件,里面涉及到了三个大项的配置
4、修改tk-filters.properties文件的压缩与缓存,使得启动这些功能
5、conf目录下面还有一个默认的web.xml文件的配置示例,上面都讲述了配置注意事项
6、在按照默认的示例配置web.xml时,还要根据实际情况进行。比如我的配置是如下:

<filter>
<filter-name>GZIPFilter</filter-name>
<filter-class>com.tacitknowledge.filters.gzipfilter.GZIPFilter</filter-class>
</filter>
<filter>
<filter-name>CacheFilter</filter-name>
<filter-class>com.tacitknowledge.filters.cache.CacheHeaderFilter</filter-class>
</filter>
<filter-mapping>
<filter-name>GZIPFilter</filter-name>
<url-pattern>*.js</url-pattern>
</filter-mapping>

<!-- CacheFilter Mappings - Alter to fit your circumstances -->
<filter-mapping>
<filter-name>CacheFilter</filter-name>
<url-pattern>*.jsp</url-pattern>
</filter-mapping>
<filter-mapping>
<filter-name>CacheFilter</filter-name>
<url-pattern>*.gif</url-pattern>
</filter-mapping>
<filter-mapping>
<filter-name>CacheFilter</filter-name>
<url-pattern>*.jpg</url-pattern>
</filter-mapping>
<filter-mapping>
<filter-name>CacheFilter</filter-name>
<url-pattern>*.png</url-pattern>
</filter-mapping>
<filter-mapping>
<filter-name>CacheFilter</filter-name>
<url-pattern>*.css</url-pattern>
</filter-mapping>
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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