applet中向servlet或者action中写object对象

本文介绍了一种通过URLConnection在Applet与Servlet之间传递Java Object的方法。具体实现了客户端序列化对象并发送到服务器,服务器端接收并反序列化该对象的过程。
在applet中向action或者servlet写Object对象的时候,可以通过URLConnection来操作
applet端:

private URLConnection getConnect1(String urlstring) throws Exception
{
UserBean u = new UserBean();
URL url = new URL(urlstring);
URLConnection urlConn = null;
ObjectOutputStream printout;
urlConn = url.openConnection();
urlConn.setDoInput(true);
urlConn.setDoOutput(true);
urlConn.setUseCaches(false);
urlConn.setRequestProperty("Content-Type",
"application/x-java-serialized-object");
urlConn.setRequestProperty("Cookie", "JSESSIONID="+getCookie("JSESSIONID"));
printout = new ObjectOutputStream(urlConn.getOutputStream());
//printout.writeBytes(outputdate);
printout.writeObject(u);
printout.flush();
printout.close();
return urlConn;

}

服务器端:

public ActionForward execute(ActionMapping mapping, ActionForm form, HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) {
ObjectInputStream oin;
try {
oin = new ObjectInputStream(req.getInputStream());
Object obi = oin.readObject();
if(obi != null){
System.out.println(obi);
}
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}

return null;

}
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值