Servlet2.4以上的filter新特性

Servlet2.4+ Filter应用
本文介绍在Servlet2.4及以上版本中如何通过配置filter的dispatcher属性来确保forward请求也能触发filter。提供了详细的配置示例,适用于需要对forward请求进行过滤的场景。
在Servlet2.4以下的版本中 WEB组件forward()到另外一个 WEB组件的时候是不执行filter.最近项目中既需要forward()的方式.又需要forward请求访问filter.查阅了一下google.发现Servlet2.4以上版本的可以配置filter的规则,如下:

1,只有当request直接来自客户,过滤器才生效,对应为REQUEST条件。

2,只有当request被一个请求分发器使用forward()方法转到一个Web构件时(采用或定义),对应称为FORWARD条件。

3,类似地,只有当request被一个请求分发器使用include()方法转到一个Web构件时(采用或定义),对应称为INCLUDE条件。

4,只有当request被一个请求分发器使用“错误信息页”机制方法转到一个Web构件时,对应称为ERROR条件。

·第五种过滤器作用的条件可以是上面四种条件的组合。

然后在web.xml中指定某个filter的dispather代码如下:

<filter-mapping>
<filter-name>cache</filter-name>
<url-pattern>/portal/**</url-pattern>
<dispatcher>FORWARD</dispatcher>
<dispatcher>REQUEST</dispatcher>
</filter-mapping>

这样.不管是forward的请求还是request的请求.都会被这个filter过滤..
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与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与动态响应性能。; 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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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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