Listener

本文介绍了Web监听器相关知识。包含接口回调示例,阐述了8种Web监听器,分为三种类型,需定义类实现接口并注册。还说明了监听三个作用域(request、session、application)的创建、销毁及属性状态变更,如统计在线人数等,同时提及session的钝化和活化及配置方法。

Listener

监听器
监听某一件事件的发生,状态的改变
监听器的内部机制其实就是接口回调
  • 接口回调

A在执行循环,当循环到5的时候, 通知B。
事先先把一个对象传递给 A , 当A 执行到5的时候,通过这个对象,来调用B中的方法。 但是注意,不是直接传递B的实例,而是传递一个接口的实例过去。

8种web监听器

总共有8个 划分成三种类型

  1. 定义一个类,实现接口

  2. 注册 | 配置监听器

  • 监听三个作用域创建和销毁

    request —httpServletRequest
    session —httpSession
    aapplication — ServletContext

    1. ServletContextListener

      servletcontext创建:

      1. 启动服务器的时候

      servletContext销毁:

      1. 关闭服务器. 从服务器移除项目
    2. ServletRequestListener

      request创建:

      访问服务器上的任意资源都会有请求出现。

      访问 html: 会
      访问 jsp: 会
      访问 servlet : 会

      request销毁:

      服务器已经对这次请求作出了响应。

       public class MyRequestListener implements ServletRequestListener {
       		@Override
       		public void requestDestroyed(ServletRequestEvent sre) {
       			System.out.println("servletrequest 销毁了");
       		}
       	
       		@Override
       		public void requestInitialized(ServletRequestEvent sre) {
       			System.out.println("servletrequest 初始化了");
       		}
       	}
      
         
         <listener>
         	<listener-class>com.itheima.listener.MyRequestListener</listener-class>
         </listener>
      
    3. HttpSessionListener

      session的创建
      只要调用getSession

      html: 不会
      jsp: 会 getSession();
      servlet: 会

      session的销毁
      超时 30分钟

      非正常关闭 销毁

      正常关闭服务器(序列化)

       public class MySessionListener implements HttpSessionListener {
      
       	@Override
       	public void sessionCreated(HttpSessionEvent se) {
       		System.out.println("创建session了");
       	}
       
       	@Override
       	public void sessionDestroyed(HttpSessionEvent se) {
       		System.out.println("销毁session了");
       	}
       }
      

作用:

ServletContextListener

利用它来,在servletcontext创建的时候,
1. 完成自己想要的初始化工作
2. 执行自定义任务调度。 执行某一个任务。 Timer

HttpSessionListener

统计在线人数.

监听三个作用域属性状态变更

可以监听在作用域中值 添加 | 替换 | 移除的动作。

  • servletContext — ServletContextAttributeListener
    icon

  • request — ServletRequestAttributeListener
    icon

  • session — HttpSessionAttributeListener
    icon

  • 监听httpSession里面存值的状态变更

这一类监听器不用注册。

  • HttpSessionBindingListener

监听对象与session 绑定和解除绑定 的动作

1. 让javaBean 实现该接口即可

		@Override
		public void valueBound(HttpSessionBindingEvent event) {
			System.out.println("对象被绑定进来了");
		}
	
		@Override
		public void valueUnbound(HttpSessionBindingEvent event) {
			System.out.println("对象被解除绑定");
		}
  • HttpSessionActivationListener

用于监听现在session的值 是 钝化 (序列化)还是活化 (反序列化)的动作

  • 钝化 (序列化)

把内存中的数据 存储到硬盘上

  • 活化 (反序列化)

把硬盘中的数据读取到内存中。

  • session的钝化活化的用意何在

session中的值可能会很多, 并且我们有很长一段时间不使用这个内存中的值, 那么可以考虑把session的值可以存储到硬盘上【钝化】,等下一次在使用的时候,在从硬盘上提取出来。 【活化】

  • 如何让session的在一定时间内钝化.

三种配置方法

1. 在tomcat里面 conf/context.xml 里面配置

		对所有的运行在这个服务器的项目生效  

2. 在conf/Catalina/localhost/context.xml 配置

		对 localhost生效。  localhost:8080

3. 在自己的web工程项目中的 META-INF/context.xml

		只对当前的工程生效。

	maxIdleSwap : 1分钟不用就钝化
	directory :  钝化后的那个文件存放的目录位置。 

		D:\tomcat\apache-tomcat-7.0.52\work\Catalina\localhost\ListenerDemo\itheima

	<Context>
		<Manager className="org.apache.catalina.session.PersistentManager" maxIdleSwap="1">
			<Store className="org.apache.catalina.session.FileStore" directory="itheima"/>
		</Manager>
	</Context>
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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