SERVLET与传统CGI的比较

Java Servlet 与 CGI(Common Gateway Interface) 的比较:

  与传统的CGI和许多其他类似CGI的技术相比,Java Servlet具有更高的效率,更容易使用,功能更强大,具有更好的可移植性,更节省投资。在未来的技术发展过程中,Servlet有可能彻底取代CGI。

  在传统的CGI中,每个请求都要启动一个新的进程,如果CGI程序本身的执行时间较短,启动进程所需要的开销很可能反而超过实际执行时间。而在Servlet中,每个请求由一个轻量级的Java线程处理(而不是重量级的操作系统进程)。

  在传统CGI中,如果有N个并发的对同一CGI程序的请求,则该CGI程序的代码在内存中重复装载了N次;而对于Servlet,处理请求的是N个线程,只需要一份Servlet类代码。在性能优化方面,Servlet也比CGI有着更多的选择。

   * 方便  

  Servlet提供了大量的实用工具例程,例如自动地解析和解码HTML表单数据、读取和设置HTTP头、处理Cookie、跟踪会话状态等。

   * 功能强大

  在Servlet中,许多使用传统CGI程序很难完成的任务都可以轻松地完成。例如,Servlet能够直接和Web服务器交互,而普通的CGI程序不能。Servlet还能够在各个程序之间共享数据,使得数据库连接池之类的功能很容易实现。

   * 可移植性好

  Servlet用Java编写,Servlet API具有完善的标准。因此,为IPlanet Enterprise Server写的Servlet无需任何实质上的改动即可移植到ApacheMicrosoft IIS或者WebStar。几乎所有的主流服务器都直接或通过插件支持Servlet。

   * 节省投资  

  不仅有许多廉价甚至免费的Web服务器可供个人或小规模网站使用,而且对于现有的服务器,如果它不支持Servlet的话,要加上这部分功能也往往是免费的(或只需要极少的投资)。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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