Tomcat

一、简介

Tomcat是一个web服务器也是Servlet/JSP容器。web项目的运行要加载到这个容器中才行。

 

二、Tomcat目录说明

bin:启动关闭脚本

conf:配置文件

lib:tomcat运行需要的库文件

logs:tomcat运行的日志文件

webapp:web程序的发布目录

work:存放jsp编译后的class文件

 

三、基于Tomcat的web开发例子

1、在webapp下新建web应用名称,例如:chunming

2、在chunming下新建WEB-INF目录和cm.jsp文件

3、在WEB-INF下新建web.xml文件和/classes/com/vmn目录

4、把编译后的class文件放到/classes/com/vmn下

web.xml如下:

<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>

<web-app xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
   xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
   xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd"
   version="2.5">
  <display-name>Welcome to Tomcat</display-name>
  <description>
     Welcome to Tomcat
  </description>
  <servlet>
	<servlet-name>Test</servlet-name>
	<servlet-class>com.vmn.TheServlet</servlet-class>
  </servlet>
  <servlet-mapping>
	<servlet-name>Test</servlet-name>
	<url-pattern>/cm</url-pattern>
  </servlet-mapping>
  <welcome-file-list>
	<welcome-file>cm.jsp</welcome-file>
  </welcome-file-list>
</web-app>

cm.jsp如下:

<html>
<body>
<center>
  Now time is: <%=new java.util.Date()%>
</center>
</body>
</html>

com.vmn.TestServlet如下:

package com.vmn;

import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

/**
 *
 * @author wangjy
 */
public class TheServlet extends HttpServlet {
    @Override
    public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException{
        PrintWriter out = response.getWriter();
        out.println("<html><body><h1>This is a servlet test.</h1></body></html>");
        out.flush();
    }
}

 启动tomcat后,运行http://localhost:8080/chunminghttp://localhost:8080/chunming/cm.jsp时页面上出现现在时间; 运行http://localhost:8080/chunming/cm时出现This is a servlet test.

 

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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