一文弄懂 Servlet

1. Servlet简介

Servlet 是 Java EE(现称 Jakarta EE)平台中的一个组件,用于扩展服务器的功能,特别是处理客户端请求和生成动态响应。Servlet 通常用于创建基于 Web 的应用程序,如 Web 应用程序、RESTful 服务等。

Servlet 接口: 定义:Servlet 是 Java EE 中的一个接口,所有的 Servlet 类都需要实现这个接口。

1.1 主要方法

  1. init: 初始化 Servlet。
  2. ServletConfig : 获取 Servlet 配置。
  3. service: 处理请求和生成响应。
  4. getServletInfo: 获取 Servlet 的信息。
  5. destroy: 销毁 Servlet。

1.2 HttpServlet

定义:HttpServlet 是 GenericServlet 的子类,专门用于处理 HTTP 请求。它提供了更多的便利方法来处理 HTTP 特性。

主要特点:

继承了 GenericServlet,并提供了 doGet()、doPost()、doPut()、doDelete() 等方法来处理不同类型的 HTTP 请求。
你只需要重写这些方法来处理具体的 HTTP 请求类型,而不需要处理底层的请求和响应细节。

HttpServletRequest 和 HttpServletResponse
HttpServletRequest:提供了获取请求参数、请求头、请求方法等信息的方法。
HttpServletResponse:提供了设置响应内容类型、响应头、响应状态码等方法。

2. Servlet 的主要功能和特点

2.1 处理客户端请求 HttpServletRequest

Servlet 接收来自客户端(通常是 Web 浏览器)的请求,处理请求中的数据,然后生成响应返回给客户端。它主要用于生成动态内容。

2.2 生成动态响应

Servlet 可以生成 HTML、JSON、XML 或其他格式的动态内容,回应客户端的请求。Servlet 还可以通过 Java 代码访问数据库、调用其他服务或执行复杂的业务逻辑。

2.3 生命周期管理:

Servlet 的生命周期由 Servlet 容器(如 Apache Tomcat、Jetty)管理。Servlet 的生命周期包括
初始化(init())、
处理请求(service())
销毁(destroy())三个阶段。

init(): 在 Servlet 被加载和实例化后,调用 init() 方法进行初始化配置。
service(): 当请求到达时,调用 service() 方法来处理请求和生成响应。
destroy(): 在 Servlet 被销毁之前,调用 destroy() 方法来释放资源。

2.4 请求和响应处理

Servlet 处理请求时,通常会通过 HttpServletRequest 对象获取客户端请求数据,例如请求参数、请求头等。

Servlet 生成响应时,会通过 HttpServletResponse 对象设置响应内容和属性,例如响应状态码、响应头、响应体等。

由于 Servlet 容器会为每个请求创建新的线程,因此 service() 方法必须是线程安全的。避免在实例变量中存储请求相关的数据,或使用线程安全的数据结构。

2.5 配置和映射

Servlet 的配置通常在 web.xml 文件中进行,指定 Servlet 的名称、URL 映射等。也可以使用注解(如 @WebServlet)进行配置,简化部署描述文件的配置。

2.6 多线程处理

Servlet 容器通常会为每个请求创建一个新的线程来处理请求。因此,Servlet 必须是线程安全的,以确保在并发请求下能够正确处理数据。

3. 简单的 Servlet 示例

创建 Servlet 类

package com.example;

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

@WebServlet("/welcome")
public class WelcomeServlet extends HttpServlet {
    @Override
    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
            throws ServletException, IOException {
        response.setContentType("text/html");
        response.getWriter().println("<h1>Welcome to My Servlet!</h1>");
    }
}

配置 Servlet:
如果你使用的是注解(如上所示的 @WebServlet(“/welcome”)),就不需要在 web.xml 中进行额外配置。如果不使用注解,则需要在 web.xml 文件中配置 servlet。

部署和运行:
将 Servlet 部署到 Servlet 容器中(如 Tomcat),然后启动容器。通过访问 http://localhost:8080/yourapp/welcome(假设你部署的应用上下文为 yourapp)可以看到 Servlet 返回的欢迎消息。

### YOLOv1 原理与实现 #### 2.1 YOLOv1 简介 YOLO (You Only Look Once) v1 是一种用于实时对象检测的单阶段神经网络框架。该方法通过将输入图像划分为多个网格单元,并让每个网格负责预测固定数量的边界框及其对应的类别概率来完成物体检测任务[^3]。 #### 2.2 核心算法原理与具体操作步骤 YOLOv1 将整个图片分成 S×S 的网格结构,如果某个物体中心落在这个格子内部,则此格子就负责预测该物体的位置以及其属于各个类别的条件概率 P(C_i|Object)。对于每一个网格,模型会输出 B 个边框坐标(x, y, w, h),其中 x 和 y 表示相对于网格左上角位置的比例偏移量;w 和 h 则表示宽度和高度相对于整张图的比例尺寸。此外还会给出这些候选区域存在目标的概率 C。 为了提高定位准确性并减少冗余预测,在训练过程中引入了 IOU(Intersection Over Union)作为评价标准之一,即真实标签包围盒与预测结果之间的重叠程度比率。当两个矩形框完全吻合时IOU=1,而没有任何交集则为0。因此优化过程旨在最大化正样本间的平均IOU值的同时最小化负样本得分。 #### 数学模型和公式 在数学建模方面,YOLOv1 设计了一种特殊的损失函数用来衡量预测值同标注数据间差异: \[ L_{coord} \sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}(1^{obj}_{ij})[(x_i-\hat{x}_i)^2+(y_i-\hat{y}_i)^2]\] 这里 \(L_{coord}\) 控制着坐标的权重系数;\(1^{obj}_{ij}\) 是指示变量,只有当第 i 个 grid cell 中确实含有 object 并且 jth 边界框负责预测它的时候才取 1 。上述表达式计算的是所有含object 的grid cells里所对应的最佳box 对应的真实center point 同预测值之间差距平方之和。 另外还有关于宽高误差项、置信度误差项及分类误差项等部分共同构成了最终的整体loss function 形式。 ```python def compute_loss(predictions, targets): """ 计算YOLOv1损失函数 参数: predictions -- 模型预测的结果向量 targets -- 数据集中给定的目标真值 返回: total_loss -- 总体损失数值 """ # 初始化各项损失分量 coord_mask = ... conf_pos_mask = ... conf_neg_mask = ... class_mask = ... # ... (省略中间具体的mask构建逻辑) # 计算各部分损失 loss_coord = torch.sum(coord_mask * (pred_box_xy - true_box_xy)**2) loss_conf_pos = torch.sum(conf_pos_mask * (pred_box_confidence - true_box_confidence)**2) loss_conf_neg = torch.sum(conf_neg_mask * pred_noobj_confidence**2) loss_class = torch.sum(class_mask * F.cross_entropy(pred_class_probabilities, target_classes)) # 加权求和得到总损失 total_loss = lambda_coord*loss_coord + loss_conf_pos + loss_conf_neg + loss_class return total_loss ```
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