ssh之我见

对于一个用ssh搭建起俩的网站。整个流程是这样的。
Web.xml是整个程序的入口,首先服务器初始化的时候,先初始化struts的filterdispatcher这个拦截器,他负责封装请求,让后把请求交给ActionMapper,通过配置文件寻找对应的action,找到之后通过ActionProxy,调用ActionInvocation,在其中调用对应的action。 然后给spring 上下文,也就是初始化contextloader 这个监听器,默认是XmlWebApplicationContext ,继承beanFactory然后载入上下文和配置文件,通过调用refresh方法,初始化ioc容器,完成之后,如果客户端发送一个请求过来,首先通过struts的拦截器进行拦截,然后通过struts的配置文件找到对应的类来处理这个请求,struts会在spring的配置文件中找对应的处理请求的类,这样就把任务交给了spring,而spring方面,XmlWebApplicationContext 实现了beanFactory这个接口,这其中总共有三个过程,第一个是定位资源,他的一个类会把配置文件封装成一个resource这个类,主要是通过一个ResourceLoader来进行资源的定位。 第二个是载入资源,主要是通过一个beanDefinitionReader的对象,载入资源。 第三个是注册资源,将bean文件进行解析,同时初始化bean,注册的过程是通过维护一个hashmap的表将 bean和名字联系上的。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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