Servlet开发初步

保姆级教程:用GROMACS的FEP方法计算小分子结合自由能(附完整mdp配置) 本文提供了一份详细的GROMACS自由能微扰(FEP)计算教程,涵盖从系统准备、参数配置到结果分析的全流程。通过具体案例演示如何计算小分子结合自由能,包括λ窗口设计、动力学参数优化及并行化执行技巧,帮助研究者克服FEP计算中的常见问题,获得可靠的自由能数据。 阅读详情
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script> Servlet是Java语言在WEB服务器端的一种应用技术,未来Servlet将可能彻底取代CGI。本讲座将具体介绍Servlet的概念、开发、调试以及相应的应用实例。   一、什么是Servlet?   ·Servlet是一种独立于平台和协议的服务器端的Java应用程序,可以生成动态的Web页面。   ·Servlet是位于Web 服务器内部的服务器端的Java应用程序,与传统的从命令行启动的Java应用程序不同,Servlet由Web服务器进行加载,该Web服务器必须包含支持Servlet的Java虚拟机。   ·Servlet与Web服务器的关系类似于Applet与Web浏览器的关系(这也是为什么Servlet技术被称为Servlet的原因),我们可以将Servlet想象成没有前端界面(faceless)的Applet。与Applet不同的是,由于Servlet运行在Web服务器端,因此它是一个可信赖的程序,不受到Java安全性的限制,拥有和普通Java应用程序一样的权限。   ·Servlet是CGI Script的一种替代技术,由于Servlet在性能、可移植性、代码重用等方面比CGI具有显著的优势,因此在未来的技术发展过程中,Servlet有可能彻底取代CGI。   二、编写Servlet所需要的开发环境   进行Servlet开发所需要的基本环境是JSDK以及一个支持Servlet的Web服务器。   1.JSDK(Java Servlet Development Kit)   JSDK包含了编译Servlet应用程序所需要的Java类库以及相关的文档。对于利用Java 1.1进行开发的用户,必须安装JSDK。JSDK已经被集成进Java 1.2 Beta版中,因此如果利用Java 1.2进行开发,则不必安装JSDK。   JSDK可以在Javasoft公司的站点免费下载,其地址是   http://jserv.javasoft.com/products/java-server/downloads/index.html   2.支持Servlet的Web服务器   Servlet需要运行在支持Servlet的Web服务器上。目前支持Servlet的Web服务器首推SUN公司的Java Web Server。如果现有的Web服务器不支持Servlet,则可以利用一些第三方厂商的服务器增加件(add-ons)来使Web服务器支持Servlet,这其中Live Software公司(http://www.livesoftware.com)提供了一种称为JRun的产品,通过安装JRun的相应版本,可以使Microsoft IIS和Netscape Web Server支持Servlet。   三、开发Servlet的过程   本文将以编写一个简单的Servlet(我们称之为HelloServlet)为例说明开发Servlet的过程。   1.编写Servlet代码   Java Servlet API是一个标准的Java扩展程序包,包含两个Package∶javax.servlet和javax.servlet.http。对于想开发基于客户自定义协议的开发者,应该使用javax.servlet包中的类与界面;对于仅利用HTTP协议与客户端进行交互的开发者,则只需要使用javax.servlet.http包中的类与界面进行开发即可。   下面是一个典型的servlet的程序代码∶   import javax.servlet.*;   import javax.servlet.http.*;   import java.io.*;   import java.util.*;   public class HelloServlet extends HttpServlet {    public void init(ServletConfig config) throws ServletException {     super.init(config);    }    public void service(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res)   throws ServletException, IOException {   String clientIPAddress = req.getRemoteAddr();      res.setContentType(″text/html″);    ServletOutputStream out = res.getOutputStream();    out.println(″〈html〉″);    out.println(″〈head〉〈title〉Hello World〈/title〉〈/head〉″);    out.println(″〈body〉″);    out.println(″〈h1〉Hello,You come from ″+clientIPAddress+″〈/h1〉″);    out.println(″〈/body〉〈/html〉″);    }   }   该servlet实现如下功能∶当用户通过浏览器访问该servlet时,该servlet向客户端浏览器返回一个HTML页面∶   Hello, You come from 192.168.0.11   其中192.168.0.11是客户端IP地址。程序代码的要点如下∶   ·基于HTTP协议的servlet必须引入javax.servlet和javax.servlet.http包;   ·HelloServlet从类HttpServlet派生,HttpServlet是GenericServlet的一个派生类,通过GenericServlet实现了Servlet界面。HttpServlet为基于HTTP协议的servlet提供了基本的支持;   ·service()方法是servlet程序的入口点,当用户从浏览器调用servlet时,servlet将进入该方法。service()包含两个参数,HttpServletRequest对象包含了客户端请求的信息,可以通过该参数取得客户端的一些信息(例如IP地址、浏览器类型等)以及HTTP请求类型(例如GET、HEAD、POST、PUT等);HttpServletResponse对象用于完成Servlet与客户端的交互,通过调用HttpServletResponse.getOutputStream()客户取得向客户端进行输出的输出流,向客户端发送HTML页面。   2.编译Servlet代码   利用JDK 1.1对Servlet代码进行编译(假设Web服务器采用Java Web Server),其命令行为:   c:/> javac -d c:/JavaWebServer/servlets HelloServlet.java   进行编译时必须保证JSDK的Java Servlet类已经包含在CLASSPTH中,上述命令将编译后的.class代码放置在Java Web Server的Servlets目录下(如果你使用其他的Web Server,需要将.class代码放置在该Web Server指定的目录下)。   3.将Servlet添加进Web Server   由于Servlet是通过Web Server进行调用的,因此必须将其在Web Server中进行注册,以便Web Server能够正确的找到Servlet代码。对于Java Web Server来说,它提供了一个系统管理Applet,通过该Applet对我们的HelloServlet进行注册(在这里,我们将HelloServlet命名为firstServelt)。   3.测试Servlet   现在可以对HelloServlet进行测试了,打开浏览器,键入   http://192.168.0.9/servlet/firstServlet   其中192.168.0.9是安装有Java Web Server的机器IP地址。   如果一切正常,在浏览器中将返回一个页面,输出“Hello,You come from 192.168.0.11”。其中192.168.0.11是运行浏览器的机器IP地址。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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