Java成神之路(二十五)Servlet

本文详细介绍了Servlet的四个生命周期阶段:加载与实例化、初始化、请求处理和服务终止,并解释了每个阶段的具体操作,包括线程安全问题及Filter和Listener的作用。

一:Servlet

  1. 生命周期
    Servlet运行在Servlet容器中吗,有4个生命周期,加载与实例化;初始化;请求处理,服务终止
    加载与实例化:容器启动时,创建Servlet实例,从配置中加载,后,通过反射创建实例,使用默认的构造函数,不带参数的构造函数。
    初始化:实例化后,调用init()方法初始化。一般就是从web。Xml文件中加载初始化参数。该方法只能调用一次。单线程环境。
    请求处理:调用Servlet的service()方法,init()方法必须在该方法里面,ServletRequest对象获得客户端的相关信息,ServletResponse对象响应。需要考虑线程安全问题。
    服务终止:检测移除后,调用destroy()方法,进执行一次。
  2. 线程安全问题
    线程不安全;在请求处理生命环节需要考虑线程安全问题。
  3. Filter和listener
    监听资源与过滤资源,Filter有拦截功能。需要实现Filter接口。生命周期同Servlet相同。
    Listener:监听Application,Session,Request对象
  4. Web.xml常用配置
    SSH配置,SSM配置—编码与核心拦截器。
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值