5、基于VisualAge for Java的Servlet与JSP开发指南

基于VisualAge for Java的Servlet与JSP开发指南

在Java开发领域,使用VisualAge for Java进行Servlet和JSP开发是一项重要的技能。本文将详细介绍如何使用VisualAge for Java进行Servlet和JSP开发,包括Servlet的方法实现、运行和导出,数据库连接池的使用,以及JSP的支持和生命周期等内容。

1. ItemServlet的实现与运行
1.1 ItemServlet.doGet方法

doGet() 方法的作用是将HTTP GET请求转发到 doPost 方法。由于GET是默认的HTTP请求,当通过URL(如 http://sysname:port/webapp/OrderEntry/ItemServlet )调用Servlet时,会触发 doGet() 方法,该方法进而调用 doPost() 方法。此时, partno 参数为空,默认值为 *ALL ,最终会生成一个包含Item文件中所有项目信息的HTML页面。

以下是 ItemServlet.doGet() 方法的代码示例:

public void doGet(HttpServletRequest request, 
HttpServletResponse response) throws IOException {
 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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