servlet基础梳理(二)

本文介绍了Servlet的基本概念,包括其作为实现了Servlet接口的Java类的角色,以及它的生命周期:构造、初始化、服务和销毁阶段。文中详细解释了如何在web.xml中配置Servlet,并探讨了Servlet容器如何管理Servlet实例。

     接上一篇,servlet应该可以看做是一个实现了Servlet接口的普通的java类,只是对其进行调用的时候,我们不要自己对其进行创建化。它的创建,调用,销毁都是servlet容器进行的,我们不要自己去考虑这些问题罢了。

    首先,作为一个类,servlet有其自己的生命周期。包括构造,初始化,调用,销毁。这样对于的几个方法就是其自身的构造器,和Servlet接口定义的Init方法,service方法,destroy方法。

    构造器在第一次创建Servlet时被调用,只能调用一次。Init方法在创建实例后立即调用,也是只被调用一次。service方法是Servlet对用户请求响应的主要方法,反复调用。当web应用销毁的之前,Servlet容器调destroy方法释放Servlet资源。

   既然是Servlet容器自动创建和调用的,那我们一般需要注册Servlet。当然现在Servlet3.0规范下,为了快速开发,很多都用注解,但是为了学习还是可以在web.xml中练习注册配置。说到配置,一个注册Servlet可以配置多个url,就是对于多个<servlet-mapping>.在url中如果使用通配符的话,只能有两种方式: *.扩展名或/XXX/*。例如:

 <servlet-mapping>
   <servlet-name>hello</servlet-name>
   <url-pattern>*.html</url-pattern>
  </servlet-mapping>
  <servlet-mapping>
  	<servlet-name>hello</servlet-name>
  	<url-pattern>/*</url-pattern>
  </servlet-mapping>
   这里还有一点,注册Servlet时,可以设置其被创建的时机:load-on-startup:当参数>=0被容器加载时创建,<0调用该servlet是创建

  <servlet>
   <servlet-name>hello</servlet-name>
   <servlet-class>Servlet.helloServlet</servlet-class>
   <init-param>
    <param-name>dd</param-name>
    <param-value>123</param-value>
   </init-param>
   <load-on-startup>2</load-on-startup>
  </servlet>

  在Servlet的init方法中带有一个ServletConfig参数,该参数代表整个Servlet的配置文件,通过该参数,我们可以获取Servlet初始化的参数,可以获取Servlet的ServletContext参数(该参数代表整个web应用),使用ServletConfig获取其他配置参数代码:


       String dd=servletConfig.getInitParameter("dd");
       Enumeration<String> enu=servletConfig.getInitParameterNames();//配置参数名称的结果集
       while(enu.hasMoreElements())
       {
    	   String name=enu.nextElement();
    	   String  value=servletConfig.getInitParameter(name);
    	   System.out.println(name+":"+value);
       }
  当我们通过ServletConfig获取ServletContext后,我们可以干更多的事,例如:

  • 获取web应用的初始化参数
  • 可以获取web应用的某个文件的绝对路径(相对路径在webContent下)
  • 获取web应用名称
  • 获取某些文件的输入流
  • Attribute相关的方法
      ServletContext context= servletConfig.getServletContext();
      String path=context.getRealPath("/kitty.txt");
      String named=context.getContextPath();
      String animal=context.getInitParameter("animal");
      InputStream is=context.getResourceAsStream("/WEB-INF/classes/xiaoming.txt"); 
  
    OK,今天就先写到这里吧,下次继续。。。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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