过滤器(filter)

博客介绍了Servlet过滤器的相关知识。过滤器在Servlet之前处理请求和响应,属于Servlet规范,需新建类实现javax.servlet.Filter并实现特定方法,可通过注解或web.xml配置。拦截请求时可用通配符,多个过滤器组成Filter链,执行顺序因配置方式而异,核心控制器前的过滤器可设置编码方式。

      过滤器位置在servlet之前,对客户端发送的请求进行处理,然后再发给servlet。而响应同样要被过滤器拦截,处理后再返回给客户端。

        过滤器也属于servlet规范。需要新建类实现javax.servlet.Filter,然后实现其中的init、doFilter、destroy三种方法。然后是配置注解或者web.xml。如下所示:

@WebFilter("/demo")
public class DemoFilter implements Filter {
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {

    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
        System.out.println("filter request....");
        //放行,该语句以上是拦截请求,之后是拦截响应
        filterChain.doFilter(servletRequest,servletResponse);
        System.out.println("filter response....");

    }

    @Override
    public void destroy() {

    }
}

        在拦截请求时,filter和servlet一样,可以使用通配符。

        Filter链如下所示:

        每个filter依次进行放行。实际开发中,不同过滤器的应用不相同。如果使用注解,三个过滤器都写了相同的WebFilter注解,那么会根据它们的类名的排列顺序依次执行。如果是xml文件配置,那么执行顺序按照配置顺序。

        在核心控制器前面的过滤器的典型功能:设置编码方式、

        

 

         

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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