Javaee 学习记录(1)

一:C/S结构和B/S结构

    a:c/s结构(客户端-服务端模型),应用放在客户端,通过网络与服务端进行交互。

            优点:本地响应速度快,界面美观,方便

               缺点:应用发布,维护麻烦,成本高

    b:b/s结构(浏览器-服务器模型),应用放在服务器本地,客户端只需安装浏览器即可使用。

            优点:发布,维护成本小,开发相对较简单

                缺点:增加服务器负载

    总结:b/s是c/s的改进(非替代品),两者各有优缺点.

二:http协议初识

    http 是 请求/响应 协议,也叫超文本传输协议。版本可分为三个:0.9版本,1.0版本,1.1版本。其中0.9版本不支持post方式,交互单一,1.0版本支持post方式,但每次只能处理一个请求,1.1版本提供且默认持久连接,每次能处理一个及以上请求。

    url:http://localhost:8080/WenPro/index.jsp

            协议://IP地址:端口/资源路径

    a:请求

        请求包含一个请求行,一个请求头,一个空行和请求数据

            请求行:Get /WebPro/index.jsp http/1.1 即 请求方式 资源路径 http协议版本

               请求头:头字段:参数(通用头,请求头和实体头)

               空行

               请求数据

    b:响应

        响应包含一个状态行,一个消息头,一个空行和响应数据

           状态行:http/1.1 200 ok 即 http协议版本 响应状态码 状态消息

                消息头:头字段:参数 即说明客户端要使用的一些信息

                空行

                响应数据

三:tomcat初识

    1.tomcat配置

        必须配置先配置 JAVA_HOME

     2.tomcat使用

        server.xml里可以修改端口信息和配置虚拟主机

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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