Servlet请求转发与重定向,你搞清楚了吗?

本文详细阐述了请求转发和请求重定向这两种处理方式的区别。请求转发为一次请求一次响应,地址栏不变;而请求重定向则涉及两次访问,地址栏会更新。两者都能有效访问目标资源。

同样是访问Servlet2,两种请求不同的处理方式:

首先是请求转发:

在这里插入图片描述

  • 请求转发是一次请求,一次响应。
  • 请求转发后,页面浏览器地址栏不会变
  • 请求转发的方法是来自request的api

请求重定向:

在这里插入图片描述
请求重定向,在第一次请求时,服务器做出响应,要求浏览器发出第二次请求,浏览器收到后立即做出第二次请求,第二次请求是不可见的,并且直接向Servlet2发出。

  • 请求重定向时两次访问
  • 请求重定向后,浏览器地址栏会变成新的地址
  • 请求重定向的方法来自response的api

两种方式都可以访问到想要的资源,实际业务可以参照两者的区别来应用!

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
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