北京圣思园jsp教程笔记,深入理解Web技术

需积分: 9 0 下载量 88 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 1.78MB PDF 举报
"北京圣思园jsp笔记(PDF版)" 这篇笔记主要涵盖了Java Web开发中的关键概念,特别是与JSP相关的知识。以下是笔记的主要内容: 1. HTML(超文本标记语言):HTML是用于创建网页的标准标记语言,其文件通常以.htm或.html为扩展名。它定义了网页的结构和内容。 2. 表单(form):在HTML中,表单用于收集用户输入数据,是交互式网页的重要组成部分。 3. 浏览器内核:WebKit和Trident是两种常见的浏览器渲染引擎,WebKit被Safari和Chrome等浏览器使用,Trident主要用于Internet Explorer。 4. CSS定义语法:CSS用于设置网页的样式,其基本语法是选择器(selector)后面跟着花括号内的属性(property)和值(value)。 5. HTTP协议:HTTP是一个基于请求/响应模型且无状态的协议,这意味着每次请求都是独立的,服务器不会记住之前请求的状态。 6. JavaWebLesson2中的内容涉及了浏览器如何连接服务器,GET方法的使用,以及服务器端应用服务器如Tomcat的配置。Tomcat的server.xml文件用于配置服务器设置,例如添加新的虚拟主机或Servlet映射。同时,提到了Servlet和JS的作用,以及GET和POST方法的区别。GET方法在浏览器地址栏可见,适合获取信息;POST方法则用于提交数据,包括文件上传,地址栏不显示提交内容。 7. JavaWebLesson3则深入到JSP的执行流程。JSP在服务器上会被编译为Servlet,然后执行。JSP中的声明(declarations)会转化为类的成员变量,而脚本段(scriptlets)会转化为方法调用。JSP的执行涉及到多个步骤,包括翻译、编译、生成Servlet类以及最后的执行。 这些笔记为初学者提供了一个全面的Java Web入门框架,涵盖了从基础的HTML和HTTP,到更高级的JSP和Servlet概念。通过理解和掌握这些知识点,开发者能够创建动态、交互式的Web应用程序。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。