dwr入门一

DWR(DirectWebRemoting)是一种开源工具,简化了Ajax应用的开发过程。它通过生成基于Java类的JavaScript代码,使得浏览器能像调用本地代码一样调用服务器端的Java函数。DWR分为客户端JavaScript和服务器端JavaServlet两部分,实现了从Java到JavaScript的远程调用功能。本文介绍DWR的工作原理、如何消除Ajax请求-响应循环及其实现细节。

DWR(Direct Web Remoting)是一个开源的类库,可以帮助开发Ajax技术。它可以允许在浏览器里的代码使用运行在Web服务器上的Java函数,就像它在浏览器里一样。

DWR包含两个主要的部分,其一是运行在浏览器客户端的Javascript,这部分被用来与服务器通信,并更新页面内容;其二是运行在服务器端的Java Servlet,这部分被用来处理请求并将响应结果发送给浏览器。

DWR采取了一种动态生成基于Java类的Javascript代码的新方法来实现和处理Ajax。这样Web开发人员就可以在Javascript里像使用浏览器的本地代码一样使用Java代码,而实际上这些Java代码是运行在服务器端并且可以自由访问Web 服务器资源的。出于安全的考虑,Web开发者必须适当地配置,决定哪些Java类可以安全地被外部使用。
这个从Java到Javascript的远程功能方法给DWR的用户带来了非常传统的RPC机制,就像RMI或者SOAP一样,而且拥有无插件运行在Web上的优势。

DWR认为浏览器/服务器协议没有那么重要,其更倾向于保证编程界面的简单自然。对此最大的挑战就是把Ajax的异步特性和正常Java方法调用的同步特性相结合。在异步模式下,结果数据在开始调用之后的一段时间之后才可以访问。DWR解决了这个问题,允许Web开发人员使用一个特殊的方法参数来指定一个函数,以便在数据返回后回调此函数。

使用DWR可以有效地从应用程序代码中把Ajax的全部请求-响应循环消除掉。这意味着,客户端代码再也不需要直接处理XMLHttpRequest对象或者服务器的响应,不再需要编写对象的序列化代码或者使用第三方工具才能把对象变成XML,甚至不再需要编写servlet代码把Ajax请求调整成对Java对象的调用。

DWR是作为Web应用程序中的servlet部署的。可以把它看做一个黑盒子,这个servlet有两个主要作用:首先,对于公开的每个类,DWR动态地生成包含在Web页面中的Javascript。生成的Javascript包含存根函数,代表Java类上的对应方法并在幕后执行XML HttpRequest。这些请求被发送给DWR,这时它的第二个作用就是把请求翻译成服务器端Java对象上的方法调用,并把方法的返回值放在servlet响应中发送回客户端,编码成Javascript。DWR还提供了帮助执行常见的用户界面任务的Javascript工具函数。

 

DWR注意:版本对DWR很重要


本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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