dwr reverse ajax

本文介绍了DWR2.0反转Ajax的功能及其三种实现方式:piggyback(背包)、polling(轮询)和comet。详细讨论了各种方式的工作原理、优缺点及应用场景。同时提供了配置示例。
反转ajax是DWR2.0的一个新特性,它提供从web服务器异步发送数据到浏览器的能力。


web的目的不是服务器连接浏览器,所以及时的获取数据给浏览器可能比较复杂。DWR3支持3种方式的数据push到浏览器:piggback,polling和comet。


polling
轮询可以最直接明显的解决问题。这时浏览器发送服务器请求是有规律和间隔的,例如每3秒,看看是否有页面更新。
comet
comet允许服务器响应浏览器请求信息比较慢,并且取决于服务器的时间表。也就是长连接。
piggyback(背包)
简单的说就是服务器在下一次请求中返回数据。打个比方,a请求发送,服务器响应。过了一会服务器有新的数据,它会等待下一次b请求(可能不是a),将数据带回页面。存在问题不能及时交互。


三种方式比较:
polling实现简单,但是服务器负载会加大。
comet数据及时响应,但是会造成资源浪费。
piggyback 可以说是最好的方式,但是数据响应存在不定时性,取决客户端下次请求间隔。



在DWR中你可以根据需要选择其中的某种方式,comet和polling是比较极端的2个例子我们可以采取参数配置连接时间和轮询时间,以求解决服务器负载。



DWR中reverse ajax 分积极和消极2种。
积极方式包括comet和polling,也就是数据的及时响应。
DWR默认采用piggyback背包机制,也就是消极方式。



active分3种模式:
full streaming mode 全流模式
积极模式默认采用全流模式 ,链接只关闭1次,每60秒或检查浏览器关闭。配置文件如下:
<servlet>
<servlet-name>dwr-invoker</servlet-name>
<servlet-class>org.directwebremoting.servlet.DwrServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>activeReverseAjaxEnabled</param-name>
<param-value>true</param-value>
</init-param>
</servlet>
页面需要设置 dwr.engine.setActiveReverseAjax(true);
从2.0.4默认使用early closing mode
完全采用流模式2.0.4后需要这样配置
<init-param>
<param-name>maxWaitAfterWrite</param-name>
<param-value>-1</param-value>
</init-param>
early closing mode 早期关闭
2.0.4以后不需要配置,之前需要如下配置:
<init-param>
<param-name>maxWaitAfterWrite</param-name>
<param-value>500</param-value>
</init-param>

polling mode 轮询模式
设置activeReverseAjaxEnabled=true
<init-param>
<param-name>org.directwebremoting.extend.ServerLoadMonitor</param-name>
<param-value>org.directwebremoting.impl.PollingServerLoadMonitor</param-value>
</init-param>
轮询默认5秒下面的设置可以改变时间,单位:毫秒
<init-param>
<param-name>disconnectedTime</param-name>
<param-value>60000</param-value>
</init-param>
使用2.0.2之前的版本注意,官方说这儿有个bug,用timeToNextPoll替换disconnectedTime
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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