Servlet简介

什么是Servlet

servlet就是一个java应用程序,实现了servletAPI规范的java应用程序就是一个servlet,主要是用来处理来自web浏览器或者其他HTTP客户端的请求,常常跟我们的业务程序或者我们的数据对接,相当于一个中间层的作用,动态地生成内容给服务器;要部署和运行servlet,需要使用web容器(servlet容器),web容器本质上就是与servlet交互的web服务器组件,web容器负责管理servlet的生命周期,将URL映射到特定的servlet(具体在web.xml中配置)并确保URL请求者具有正确的权限。

Servelet的执行流程

Servlet的生命周期

  1. 加载和实例化

​ 默认情况下,当servlet第一次被访问时,由容器创建Servlet对象,当然也可以自己修改默认配置,如果想让服务器在启动时就创建Servlet对象,只需要在注解里面加入loadOnStartup=0或正整数即可,数字越小优先级越高,即@WebServlet(urlPatterns=“/demo”,loadOnStartup=1)

  1. 初始化

​ 在Servlet实例化后,容器将调用Servlet的init()方法初始化这个对象,完成一些如加载配置文件,创建连接等初始化的工作,该方法只调用一次。

  1. 请求处理

​ 每次请求Servlet时,Servlet容器都会调用Servlet的service方法对请求进行处理

  1. 服务终止

​ 当需要释放内存或者容器关闭时,容器就会调用Servlet实例的destroy()方法完成资源的释放,在destroy()方法调用之后,容器会释放这个Servlet实例,该实例随后就会被Java的垃圾收集器所回收

**
 * 测试Servlet生命周期
 */
@WebServlet("/demo2")
public class ServletDemo2 implements Servlet {

    /**
     * 初始化方法
     * 1.调用时机:默认情况下,Servlet被第一次访问。
     * 2.调用次数:1次
     * @param servletConfig
     * @throws ServletException
     */
    @Override
    public void init(ServletConfig servletConfig) throws ServletException {
        System.out.println("init.....");
    }
    /**
     * 提供服务
     * 1.调用时机:每一次Servlet被访问的时候
     * 2.调用次数:多次
     * @param servletRequest
     * @param servletResponse
     * @throws ServletException
     * @throws IOException
     */
    @Override
    public void service(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse) throws ServletException, IOException {
        System.out.println("helloWord1");
    }
    /**
     * 销毁
     * 1.调用时机:内存释放或者服务器关闭的时候,Servlet对象会被销毁
     * 2.调用次数:1次
     */
    @Override
    public void destroy() {

    }
    @Override
    public ServletConfig getServletConfig() {
        return null;
    }
    @Override
    public String getServletInfo() {
        return null;
    }
}


### 医学领域中马尔科夫模型的应用 在医学领域,马尔科夫链作为一种有效的数学工具被用来模拟各种随机过程,在疾病进展、治疗反应以及健康状态变化方面提供了有价值的见解[^1]。 #### 马尔科夫链基础概念 马尔科夫链描述了一种特殊的随机过程,该过程中系统的未来状态只取决于当前的状态而与过去的历史无关。这种特性使得它非常适合处理那些具有时间序列特性的医疗数据集。 #### 应用实例:糖尿病患者病情发展预测 为了更好地理解这一理论的实际应用场景,考虑一个简单的例子——利用马尔科夫链来预测糖尿病患者的病情发展趋势: 假设存在三种可能的健康状况:“正常血糖水平”,“前期糖尿病” 和 “确诊糖尿病”。可以定义转移矩阵表示不同状态下转换的概率分布情况如下表所示: | 当前/下一阶段 | 正常血糖水平 | 前期糖尿病 | 确诊糖尿病 | | --- | --- | --- | --- | | **正常血糖水平** | 0.85 | 0.14 | 0.01 | | **前期糖尿病** | 0.20 | 0.79 | 0.01 | | **确诊糖尿病** | 0.00 | 0.00 | 1.00 | 上述表格展示了每一对相邻时间段内个体从一种状态转移到另一种状态的可能性大小。例如,“正常血糖水平”的人在下一个时期保持同样状态的概率为85%,转向前驱型糖尿病的风险约为14%等等。 #### Python 实现案例 下面是一个简单版本的Python程序片段,用于演示如何创建并操作这样一个基本的马尔科夫链模型来进行预测: ```python import numpy as np class MarkovChain(object): def __init__(self, transition_matrix, states): self.transition_matrix = np.atleast_2d(transition_matrix) self.states = states def next_state(self, current_state): return np.random.choice( self.states, p=self.transition_matrix[self.states.index(current_state)], ) def simulate_markov_chain(chain, start_state='Normal', steps=10): state_sequence = [start_state] for _ in range(steps - 1): next_s = chain.next_state(state_sequence[-1]) state_sequence.append(next_s) return state_sequence if __name__ == "__main__": # 定义状态列表和对应的转移概率矩阵 health_states = ['Normal', 'Pre-Diabetes', 'Diabetes'] trans_probabilities = [ [0.85, 0.14, 0.01], [0.20, 0.79, 0.01], [0.00, 0.00, 1.00] ] mc_model = MarkovChain(trans_probabilities, health_states) simulation_result = simulate_markov_chain(mc_model, start_state="Normal", steps=10) print(simulation_result) ``` 这段代码实现了对给定初始条件下连续多个周期内的健康状态演变路径进行了仿真,并打印出了最终的结果序列。
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