Java_Web开发内幕 笔记

本文档介绍了Java Web的基础知识及Tomcat服务器的工作原理,包括server.xml配置详解,如Connector连接器和Host虚拟目录设置等。同时,还探讨了通过HTTP协议进行信息交换的过程,并对Servlet技术进行了介绍。
前段再次学习了下java_web基础,巩固一下底层的东西,虽然不经常用,但是跳槽面试时总会涉及到这些东西。
首先说下这个电子资料吧《深入体验Java_Web开发内幕-核心基础.pdf》,比较基础,很适合进行了java工作一段时间的阅读.
言归正传:
Tomcat 中server.xml配置:
Conector 连接器 接收客户端请求,转给Engine 处理,他根据http协议中的host值选择其下配置的Host 选择对应的虚拟目录提供服务。
<host>下配置<context path=”” docBase=”” debug=”0”/>来设置虚拟目录
一个WEB服务器创建多个web站点:
1创建多个<host> ,根据其中的name,可以建立多站,但是需要配置Hosts文件或者DNS服务器。(利用HTTP协议中的host属性,此时访问的URL地址必须是host中配置的name属性,在使用SSL协议时不能采用此方法,因为对 host进行了加密)
2,根据端口号建立多站,是建立多个<connector>


借用JK插件,利用AJP协议实现apache或者IIS与tomcat的集成


http协议:
http1.0: 客户机与服务器信息交换主要经过四个步骤:建立连接、发送请求信息、回送响应信息、关闭连接。

每次连接只处理一个请求和响应

http1.0 会导致一个页面里建立多个连接,因为在一个页面可能引入的是URL,类似图片地址,CSS样式文件等等。


HTTP1.1 得到改善,支持持久连接,可以在一个TCP连接上发送多个请求和响应

根据referer请求头消息,能判断发送的请求连接是浏览器网址输入还是网站超级连接,此属性可以防止盗链,但是并不可靠,因为可以使用类似telnet 工具仿造referer消息头


Servlet 技术:
Servlet引擎,转给servlet程序
Servlet程序必须实现servlet接口,但通常使用继承HttpServlet,此类已经实现该接口

在程序中获得代表某个类的字节码数据的Class实例对象,可以采用以下三种方式:
1、 类名.class,例如System.class
2、 对象.getClass(),例如new Date().getClass()
3、 Class.forName(“类名”);



Java虚拟机中内嵌一个Bootstrap的类装载器,它是用特定于操作系统的本地代码来实现,属于java虚拟机的内核
Java核心包包含另外两个类装载器:
1、 ExtClassLoader 负责加载<java_home>/jre/lib/ext目录下jar包中的类
2、 AppClassLoader 负责加载应用程序的启动类

ServletContext
每个web应用程序都有自己的独立的servlet容器,每个web应用程序分别用一个ServletContext对象来表示,servlet引擎为每个web应用程序都创建一个对应的servletContext对象,ServletContext 对象包含在ServletConfig对象中,可以调用ServletConfig.getServletContext方法得到


ServletContext对象可以夸应用得到,使用getContext方法,但是需要设置

crossContext属性
胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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