Servlet 生命周期详解

本文详细介绍了Servlet的生命周期,包括客户端请求Servlet的过程、Servlet的加载与实例化、初始化(init())、服务(service())以及销毁(destroy())等关键阶段。同时,还解释了如何通过web.xml配置文件来设置Servlet的加载优先级。

客户端请求该servlet

加载servlet类到内存

实例化、初始化该servlet

init()初始化参数

service()(doGet()或者doPost())

destroy()

加载和实例化Servlet。这项操作一般是动态执行的。然而,Server通常会提供一个管理的选项,用于在Server启动时强制装载和初始化特定的Servlet。

Server创建一个Servlet的实例

第一个客户端的请求到达Server

Server调用Servlet的init()方法(可配置为Server创建servlet实例时调用,在web.xml中<servlet>标签下配置<load-on-startup>标签,配置的值为整型,值越小servlet的启动优先级越高)

一个客户端的请求到达Server

Server创建一个请求对象,处理客户端请求

Server创建一个响应对象,响应客户端请求

Server激活Servlet的service()方法,传递请求和响应对象作为参数

service()方法获得关于请求对象的信息,处理请求,访问其他资源,获得需要的信息

service()方法使用响应对象的方法,将响应传回Server,最终到达客户端。service()方法可能激活其它方法以处理请求,如doGet()或doPost()或程序员自己开发的新的方法。

对于更多的客户端请求,Server创建新的请求和响应对象,仍然激活此Servlet的service()方法,将这两个对象作为参数传递给它。如此重复以上的循环,但无需再次调用init()方法。一般Servlet只初始化一次(只有一个对象),当Server不再需要Servlet时(一般当Server关闭时),Server调用Servlet的Destroy()方法。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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