JSP(三)

博客介绍了Servlet的引入原因,指出在.jsp页面处理数据需嵌入Java代码,不方便且占用文件,而在Java类中处理更便捷。还详细说明了Servlet的创建方法,包括手动创建和自动创建,以及自动创建报错时的解决办法。

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Servlet的引入

如果每次访问服务器对数据的处理都是在.jsp页面进行处理的话,就意味着要在.jsp的html语言中嵌入Java代码,就必须在<% %>中编写java代码,这是极其不方便的,而且对请求的处理页面是不需要显示的,也就是说不用非得占用一个html语言的.jsp文件,如果能直接在java的class类中写java代码、对请求进行处理、页面跳转是非常方便的,因此便引入了java servlet。

Servlet的创建

1. 手动创建
先创建一个class类,继承于HttpServlet类,如下图
图片
再在如下位置WebRoot——WEB-INF——web.xml 找到web.xml文件并打开
在这里插入图片描述
在web.xml文件中的Source页面添加如下代码:

		<servlet>
  		<servlet-name>TestServlet</servlet-name>
  		<servlet-class>com.li.servlet.TestServlet</servlet-class>
 		</servlet>

		<servlet-mapping>
  		<servlet-name>TestServlet</servlet-name>
  		<url-pattern>/TestServlet</url-pattern>
  		</servlet-mapping>

2. 自动创建
在包下直接创建servlet文件,如下图:
图片
在创建servlet过程中记得勾选doGet()和doPost()方法:
图片
然后在路径url中改成直接路径,去掉二级路径/servlet,否则页面跳转时也要为二级路径。
图片
然后servlet就自动创建好了,如果servlet在使用过程中报错为找不到该类,则按照第一种手动创建方法,查看web.xml文件中的class是否是包名.类名 如com.li.test.Test2Servlet。然后在其doGet()方法中调用doPost()方法。

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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