首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    JAVA_WEB--jsp概述

    JSP处理过程 就像其他普通的网页一样,您的浏览器发送一个HTTP请求给服务器。 Web服务器识别出这是一个对JSP网页的请求,并且将该请求传递给JSP引擎。通过使用URL或者.jsp文件来完成。 JSP引擎从磁盘中载入JSP文件,然后将它们转化为servlet。这种转化只是简单地将所有模板文本改用println()语句,并且将所有的JSP元素转化成Java代码。 JSP引擎将servlet编译成可执行类,并且将原始请求传递给servlet引擎。 Web服务器的某组件将会调用servlet引擎,然后载入并执行servlet类。在执行过程中,servlet产生HTML格式的输出并将其内嵌于HTTP response中上交给Web服务器。 Web服务器以静态HTML网页的形式将HTTP response返回到您的浏览器中。 Web浏览器处理HTTP response中动态产生的HTML网页,就好像在处理静态网页一样。 JSP页面只有在首次访问的时候需要编译生成Servlet字节码,所以首次加载的速度会稍慢(可以忽略)

    03

    [IEEE | 论文简读] 深度自适应图像聚类

    图像聚类是机器学习和计算机视觉中的一项关键但具有挑战性的任务。现有的方法往往忽略了特征学习和聚类之间的结合。为了解决这一问题,作者提出了深度自适应聚类(DAC),该方法将聚类问题重新定义为一个二分类框架,以判断图像对是否属于同一类别。在DAC中,相似度计算由深度卷积网络(ConvNet)的特征和图像的标签构建余弦距离。通过在DAC中引入一个约束条件,学习到的标签特征往往是可以更好应用在图像聚类。主要的挑战是图像聚类中真实标签是未知的。我们通过提出一个交替迭代自适应学习算法来解决这个问题。总之,图像是根据标签特征自动聚类的。实验结果表明,DAC在5个当前的数据集上取得了最好的结果,如在MNIST上达到97.75%,在CIFAR-10上达到52.18%,在STL-10上达到46.99%。

    02

    [ICCV | 论文简读] 深度自适应图像聚类

    图像聚类是机器学习和计算机视觉中的一项关键但具有挑战性的任务。现有的方法往往忽略了特征学习和聚类之间的结合。为了解决这一问题,作者提出了深度自适应聚类(DAC),该方法将聚类问题重新定义为一个二分类框架,以判断图像对是否属于同一类别。在DAC中,相似度计算由深度卷积网络(ConvNet)的特征和图像的标签构建余弦距离。通过在DAC中引入一个约束条件,学习到的标签特征往往是可以更好应用在图像聚类。主要的挑战是图像聚类中真实标签是未知的。我们通过提出一个交替迭代自适应学习算法来解决这个问题。总之,图像是根据标签特征自动聚类的。实验结果表明,DAC在5个当前的数据集上取得了最好的结果,如在MNIST上达到97.75%,在CIFAR-10上达到52.18%,在STL-10上达到46.99%。

    01
    领券