堆栈花园的Servlet学习备忘录——过滤器接口

本文深入讲解Servlet规范下的Filter接口,包括其开发与配置过程,以及如何通过Filter在HTTP服务器调用资源前进行请求的检测与增强操作。

一、介绍

  1. 来自于Servlet规范下的接口。
  2. Filter接口实现类由开发人员提供,http服务器不提供。
  3. Filter接口在http服务器调用资源文件之前,对http服务器进行拦截。

二、作用

  1. 拦截http服务器,检测当前请求合法性。
  2. 拦截http服务器,对当前请求进行增强操作。

三、Filter接口实现类开发

  1. 创建一个java类实现Filter接口。
  2. 重写接口中的doFilter方法。
  3. 在web.xml中注册过滤器接口到http服务器。

四、Filter拦截地址的格式

1. 代码格式:

<filter-mapping>
	<filter-name>Filter接口实现类类名</filter-name>
	<url-pattern>拦截地址</url-pattern>
</filter-mapping>

2. 代码作用:
拦截地址通知tomcat在调用某个资源文件之前需要用过滤器进行拦截过滤。
3. 拦截地址的格式:

(1)要求tomcat调用某个具体文件之前,调用拦截

<url-pattern>/text.txt</url-pattern>

(2)要求tomcat调用某一个文件夹下面所有的资源文件之前,调用拦截

<url-pattern>/某个文件夹/*</url-pattern>

(3)要求tomcat调用任意文件夹下面某种资源文件之前,调用拦截

<url-pattern>*.txt</url-pattern>

(3)要求tomcat调用网站中任意资源文件之前,调用拦截

<url-pattern>/*</url-pattern>
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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