20150203-ServletResponse和ServletRequest

本文详细介绍了ServletResponse用于服务器向浏览器发送数据的方法,包括字节流和字符流的应用及中文乱码处理;同时阐述了ServletRequest如何从浏览器接收数据的过程,涵盖了GET与POST请求的区别。

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ServletResponse:服务器对浏览器做出的响应,将需要发送给浏览器的所有数据全部存放在此对象上。

发送数据,使用流操作,将所需要的数据,存放在指定的流中,数据将显示到浏览器中。==>字节流response.getOutputStream(); 字符流response.getWriter();

// * 获得字节流ServletOutputStream out = response.getOutputStream();==>// * 准备数据long data = new Date().getTime() ;  //"Hello World !!!";==>// * 将数据写入到获得的字符流中out.print(data);

// * 获得PrintWriter out = response.getWriter();==>// * 数据String date = new Date().toString();// * 发送数据到浏览器out.print(date);

(Tomcat服务器会对流进行关闭。

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java.lang.IllegalStateException-->当使用getOutputStream时,不能使用getWriter。当使用getWriter时,不能使用getOutputStream。==>流的选择:

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发送中文数据。

字节流:用out.print(String s); 不能发送中文数据,异常信息: java.io.CharConversionException

用out.write(Bytes[] e);

编码解码过程:IDE==>tomcat==>http协议(ISO-8859-1)==>浏览器下载文件==>浏览器解析此文件。

使用:response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");通知解析。

out.write(data.getBytes("UTF-8"));指定编码格式。

字符流://通知tomcat和浏览器发送数据的编码response.setContentType("text/html;charset=utf-8");// * 发送数据out.print(data);

html解析下载的文件==>所以要换行的话,发送数据要加out.println("<br />"); (浏览器解析生成的文件时,换行的用的)

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ServletRequest

浏览器将数据发送给服务器时,数据存放的地方。

浏览器请求方式:GET:发送的数据,追加在请求的URL之上。POST:发送的数据在HTTP请求体中。==>以表单form为例来理解

明白当前页面、目标页面。(html为例,设置目标路径)==>目标路径的servlet获取数据(request.getParameter(...))

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ServletRequest获得表单提交的所有数据。

服务器获得浏览器发送的数据:
获得单个数据-->request.getParameter("username");
获得一组数据-->request.getParameterValues("love");(可再用Arrays.toString()方法遍历接收)
处理中文乱码-->对于post请求,建议第一行使用request.setCharacterEncoding("UTF-8");

对于get请求,需单独处理。(有两种方式,且taiguofuz)


内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理应用场景,适合用于学术研究工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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