关于Servlet中的初始化

本文介绍ServletConfig接口及其使用方法,展示了如何通过ServletConfig获取Servlet的名称和初始化参数,并介绍了如何利用ServletContext获取Web应用的物理路径。
package com.xuri.servlet;

import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.Enumeration;

import javax.servlet.ServletContext;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

/**
 * 
@author xr
 * @time 2007-6-4上午09:54:26
 * @todo    ServletConfig接口,Servlet引擎将代表Servlet容器的对象和Servlet的配置参数信息一并封装到一个
 *             成为ServletConfig的对象中,并在初始化Servlet实例对象时传递给该Servlet。
 * 
@version
 
*/


/*web.xlm中配置
 * <servlet>
      <servlet-name>ConfigTest</servlet-name>
      <servlet-class>com.xuri.servlet.ConfigTestServlet</servlet-class>
      <init-param>
          <param-name>firstname</param-name>
          <param-value>zhang</param-value>
      </init-param>
      <init-param>
          <param-name>lastname</param-name>
          <param-value>san</param-value>
      </init-param>
  </servlet>
  
  <servlet-mapping>
      <servlet-name>ConfigTest</servlet-name>
      <url-pattern>/config.do</url-pattern>
  </servlet-mapping>
 * 
 * 
*/

public class ConfigTestServlet extends HttpServlet
{
    
//实现service方法,service方式一个抽象方法
    public void service(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response) throws ServletException,IOException
    
{
        response.setContentType(
"text/html;charset=gb2312");
        PrintWriter out 
= response.getWriter();
        out.println(
"<html>");
        
/*
         * getInitParameterNames方法用于返回一个Enumeration集合对象,该集合对象中包含在Web.xml文件中
         * 为当前Servlet设置的所有初始化参数的名称。
         
*/

        out.print(
"Servlet名成为"+this.getServletName() + "</br>"); 
        
/*
         * getServletName()获取在web.xml定义的<servlet-name>
         
*/

        System.out.println(
this.getServletName());
        
/* 
         * getServletConfig()返回ServletConfig对象中所有包含的ServletContext对象的引用。
         * getInitParameterNames()获得<init-param>集合对象封装在Enumeration
         
*/

        Enumeration e 
= getServletConfig().getInitParameterNames();
        out.println(
"以下是为Servlet设置的初始化参数:"+"<br>");
        
while(e.hasMoreElements())
        
{
            String key 
= (String)e.nextElement();
            String value 
= getInitParameter(key);
            out.println(
"&nbsp;&nbsp;" + key + "=" + value +"<br>");
        }

        
/*
         * 获得servlet当前物理路径
         
*/

        
        ServletContext context 
= getServletContext();
        String path 
= context.getRealPath("/");
        out.println(
"当前Web应用成熟的本地目录为:" + path + "<br>");
        System.out.println(path);
        out.println(
"</html>");
    
    }

    
}
 
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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