RESTful WebService入门

使用Jersey框架创建RESTful Web Service
本文介绍如何利用Jersey框架实现一个简单的RESTful Web Service,包括创建服务类、处理HTTP GET请求并返回固定消息。
import com.sun.jersey.api.container.httpserver.HttpServerFactory; 
import com.sun.net.httpserver.HttpServer; 
import javax.ws.rs.GET; 
import javax.ws.rs.Path; 
import javax.ws.rs.Produces; 
import java.io.IOException; 
//指定URI 
@Path("/helloworld") 
public class HelloWorld { 
        //处理HTTP的GET请求 
        @GET 
        // 处理请求反馈的内容格式为"text/plain" 
        @Produces("text/plain") 
        public String getClichedMessage() { 
                return "Hello World!"; 
        } 
        public static void main(String[] args) throws IOException { 
                //创建RESTful WebService服务 
                HttpServer server = HttpServerFactory.create("http://192.168.67.28:9999/"); 
                //启动服务,这会导致新开一个线程 
                server.start(); 
                //输出服务的一些提示信息到控制台 
                System.out.println("RESTful WebService服务已经启动"); 
                System.out.println("服务访问地址: http://192.168.67.28:9999/helloworld"); 
        } 

}


<!-- restful jar -->
<dependency>
<groupId>com.sun.jersey</groupId>
<artifactId>jersey-server</artifactId>
<version>1.19</version>
</dependency>
<!-- restful jar -->



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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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