58、深入了解Servlet与JSP技术

深入了解Servlet与JSP技术

1. Servlet和JSP概述

Servlet和JSP是服务器端Java中使用的两项关键技术。Servlet提供了一种让浏览器在服务器上运行程序的方式。服务器进行计算,可能访问数据库,并将HTML输出发送回客户端的浏览器。这是所有基于Web的B2C(企业对消费者)电子商务系统的架构,从亚马逊到ZDNet的在线商店都是如此。这些应用程序的最终用户界面由Web浏览器提供,后端逻辑在服务器上运行。

普通的HTML页面是静态的,每次服务器发送它时,发送的字节都是完全相同的。只有当有人使用编辑器更新HTML文件时,它才会改变。但很多信息是动态变化的,如股票价格、天气、航班可用座位、库存数量、账户余额、在线购物车内容等。Servlet和JSP是将这些动态信息集成到网页中的好方法。用户看到的页面由通用程序计算得出,这些程序可以在处理请求时引用和更新数据库。

Servlet是浏览器从服务器上的程序获取动态网页的最流行方式。旧的方式使用名为CGI的接口,脚本通常用Perl、Visual Basic或其他语言编写。而使用Servlet时,代码用Java编写。这里存在一个大小/复杂性的权衡:小脚本(少于几页)可以轻松编写,适合用Perl或PHP。但代码越大、越复杂,使用Java Servlet就越有益。如果需要访问数据库,可以使用Java的JDBC库;如果需要线程或网络库,Java也提供了这些;如果代码需要基于权限的访问控制,Java也支持。与使用多种不同的工具和库不同,你可以用一种一致的语言编写整个程序。Servlet的最大优势可能是它让你摆脱了对特定硬件或软件供应商的依赖。由于Java的可移植性,随着处理需求的增加,你可以轻松迁移到更强大的硬件上。你的Serv

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度优化控制,提升系统能效经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径代码参考;③服务于学术研究论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或其他优化算法的融合研究。
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