servletContext detail

本文详细介绍了ServletContext接口的功能及其使用方法,包括获取初始化参数、设置共享对象、获取文件MIME类型等操作。此外,还提供了如何利用ServletContext进行上下文管理和资源路径获取的具体实例。

项目运行的一个环境  

 getServletContext方法得到该Servlet运行其中的这个背景对象。从这个背景对象中你可以访问如下信息或资源:
  ·初始化参数
  ·存储在背境中的对象
  ·与本背景关联的资源
  ·日志
  可以调用ServletContext.getInitParameterNames()返回一个初始化参数的枚举对象(java.util.Enumeration),或直接指定一个参数名来得到特定的参数值:ServletContext.getInitParameter(String name)。
  另外,在Servlet的背景中还可以存放与特定名字绑定的任意类型的对象,比如:
  context.setAttribute(String name, Object object);
  将把object对象绑定到名字name,存放在Servlet背景中,可供同一背景中的其他Servlet共享。其他Servlet可以通过context.getAttribute(String name),得到一个背景中的对象,或通过context.removeAttribute(String name)在背景中移除一个对象

 

ServletContext接口的简述: public interface ServletContext

定义了一系列方法用于与相应的servlet容器通信,比如:获得文件的MIME类型,分派请求,或者是向日志文件写日志等。
每一个web-app只能有一个ServletContext,web-app可以是一个放置有web application 文件的文件夹,也可以是一个.war的文件。
ServletContext对象包含在ServletConfig对象之中,ServletConfig对象在servlet初始化时提供servlet对象。

getContext()方法概述: public ServletContext getContext(java.lang.String uripath)
返回一个指定URL地址的ServletContext对象。
该方法允许servlets获得对服务器的各部分上下文的访问权,并根据需要从上下文获得RequestDispatcher对象。这个指定的URL路径必须带有"/",被解释为服务器文档根目录下的相对路径,并跟其它web-app主机的上下文根目录匹配。
在一个安全的环境下,servlet容器会返回null。

getMajorVersion()方法概述: public int getMajorVersion()
返回servlet容器支持的Servlet API的版本号,所有实现都必须返回整型数2。

getMinorVersion()方法略。

getMimeType()方法概述: public java.lang.String getMimeType(java.lang.String file)
返回指定文件的文件类型,如果文件类型未知,则返回null。文件类型由servlet容器的配置决定并在一个web-app中被指定。一般情况下的文件类型是:"text/html" 和"image/gif"。

getResourcePaths()方法概述: public java.util.Set getResourcePaths(java.lang.String path)
返回一个存储web-app中所有资源路径的Set(集合)。
路径以”/"结尾表示一个子目录,并以"/"开头表示一个对于web-app的相对路径。

例子:
/welcome.html
/catalog/index.html
/catalog/products.html
/catalog/offers/books.html
/catalog/offers/music.html
/customer/login.jsp
/WEB-INF/web.xml
/WEB-INF/classes/com.acme.OrderServlet.class,

getResourcePaths("/") 将返回Set {"/welcome.html", "/catalog/", "/customer/", "/WEB-INF/"};
getResourcePaths("/catalog/") 将返回Set {"/catalog/index.html", "/catalog/products.html", "/catalog/offers/"}。

如果子目录为空,返回null。

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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