【大数据笔记】Cookie 和 Session

从理论到实践:用CST微波工作室完成单站雷达RCS仿真的完整指南 本文提供了一份利用CST微波工作室进行单站雷达RCS仿真的完整实践指南。文章深入剖析了从求解器选择(重点推荐积分方程法)、模型与材料设置、平面波激励定义到后处理分析的完整逻辑链条,旨在帮助工程师不仅完成仿真,更能理解其背后的物理原理与工程考量,从而高效、精准地评估目标的电磁散射特性。 阅读详情

会话技术

1. 会话:一次会话中包含多次请求和响应。
一次会话:浏览器第一次给服务器资源发送请求,会话建立,直到有一方断开为止
2. 功能:在一次会话的范围内的多次请求间,共享数据
3. 方式:
1. 客户端会话技术:Cookie
2. 服务器端会话技术:Session

Cookie

1. 概念:客户端会话技术,将数据保存到客户端
2. 快速入门:
* 使用步骤:
	1. 创建Cookie对象,绑定数据
		* new Cookie(String name, String value) 
	2. 发送Cookie对象
		* response.addCookie(Cookie cookie) 
	3. 获取Cookie,拿到数据
		* Cookie[]  request.getCookies()  
3. 实现原理
* 基于响应头set-cookie和请求头cookie实现
4. cookie的细节
1. 一次可不可以发送多个cookie?
	* 可以
	* 可以创建多个Cookie对象,使用response调用多次addCookie方法发送cookie即可。
2. cookie在浏览器中保存多长时间?
	1. 默认情况下,当浏览器关闭后,Cookie数据被销毁
	2. 持久化存储:
		* setMaxAge(int seconds)
			1. 正数:将Cookie数据写到硬盘的文件中。持久化存储。并指定cookie存活时间,时间到后,cookie文件自动失效
			2. 负数:默认值
			3. 零:删除cookie信息
3. cookie能不能存中文?
	* 在tomcat 8 之前 cookie中不能直接存储中文数据。
			* 需要将中文数据转码---一般采用URL编码(%E3)
	* 在tomcat 8 之后,cookie支持中文数据。特殊字符还是不支持,建议使用URL编码存储,URL解码解析
4. cookie共享问题?
	1. 假设在一个tomcat服务器中,部署了多个web项目,那么在这些web项目中cookie能不能共享?
		* 默认情况下cookie不能共享
		* setPath(String path):设置cookie的获取范围。默认情况下,设置当前的虚拟目录
			* 如果要共享,则可以将path设置为"/"
	2. 不同的tomcat服务器间cookie共享问题?
		* setDomain(String path):如果设置一级域名相同,那么多个服务器之间cookie可以共享
			* setDomain(".baidu.com"),那么tieba.baidu.com和news.baidu.com中cookie可以共享
5. Cookie的特点和作用
1. cookie存储数据在客户端浏览器
2. 浏览器对于单个cookie 的大小有限制(4kb) 以及 对同一个域名下的总cookie数量也有限制(20个)
* 作用:
	1. cookie一般用于存出少量的不太敏感的数据
	2. 在不登录的情况下,完成服务器对客户端的身份识别
6. 案例:记住上一次访问时间
	1. 需求:
		1. 访问一个Servlet,如果是第一次访问,则提示:您好,欢迎您首次访问。
		2. 如果不是第一次访问,则提示:欢迎回来,您上次访问时间为:显示时间字符串
	2. 分析:
		1. 可以采用Cookie来完成
		2. 在服务器中的Servlet判断是否有一个名为lastTime的cookie
			1. 有:不是第一次访问
				1. 响应数据:欢迎回来,您上次访问时间为:2018年6月10日11:50:20
				2. 写回Cookie:lastTime=2018年6月10日11:50:01
			2. 没有:是第一次访问
				1. 响应数据:您好,欢迎您首次访问
				2. 写回Cookie:lastTime=2018年6月10日11:50:01
	3. 代码实现:
package cn.itcast.cookie;

			import javax.servlet.ServletException;
			import javax.servlet.annotation.WebServlet;
			import javax.servlet.http.Cookie;
			import javax.servlet.http.HttpServlet;
			import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
			import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
			import java.io.IOException;
			import java.net.URLDecoder;
			import java.net.URLEncoder;
			import java.text.SimpleDateFormat;
			import java.util.Date;


		@WebServlet("/cookieTest")
		public class CookieTest extends HttpServlet {
		    protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
		        //设置响应的消息体的数据格式以及编码
		        response.setContentType("text/html;charset=utf-8");
		
	        //1.获取所有Cookie
	        Cookie[] cookies = request.getCookies();
	        boolean flag = false;//没有cookie为lastTime
	        //2.遍历cookie数组
	        if(cookies != null && cookies.length > 0){
	            for (Cookie cookie : cookies) {
	                //3.获取cookie的名称
	                String name = cookie.getName();
	                //4.判断名称是否是:lastTime
	                if("lastTime".equals(name)){
	                    //有该Cookie,不是第一次访问
	
	                    flag = true;//有lastTime的cookie
	
	                    //设置Cookie的value
	                    //获取当前时间的字符串,重新设置Cookie的值,重新发送cookie
	                    Date date  = new Date();
	                    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss");
	                    String str_date = sdf.format(date);
	                    System.out.println("编码前:"+str_date);
	                    //URL编码
	                    str_date = URLEncoder.encode(str_date,"utf-8");
	                    System.out.println("编码后:"+str_date);
	                    cookie.setValue(str_date);
	                    //设置cookie的存活时间
	                    cookie.setMaxAge(60 * 60 * 24 * 30);//一个月
	                    response.addCookie(cookie);
	
	
	                    //响应数据
	                    //获取Cookie的value,时间
	                    String value = cookie.getValue();
	                    System.out.println("解码前:"+value);
	                    //URL解码:
	                    value = URLDecoder.decode(value,"utf-8");
	                    System.out.println("解码后:"+value);
	                    response.getWriter().write("<h1>欢迎回来,您上次访问时间为:"+value+"</h1>");
	
	                    break;
	
	                }
	            }
	        }
	
	
	        if(cookies == null || cookies.length == 0 || flag == false){
	            //没有,第一次访问
	
	            //设置Cookie的value
	            //获取当前时间的字符串,重新设置Cookie的值,重新发送cookie
	            Date date  = new Date();
	            SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日 HH:mm:ss");
	            String str_date = sdf.format(date);
	            System.out.println("编码前:"+str_date);
	            //URL编码
	            str_date = URLEncoder.encode(str_date,"utf-8");
	            System.out.println("编码后:"+str_date);
	
	            Cookie cookie = new Cookie("lastTime",str_date);
	            //设置cookie的存活时间
	            cookie.setMaxAge(60 * 60 * 24 * 30);//一个月
	            response.addCookie(cookie);
	
	            response.getWriter().write("<h1>您好,欢迎您首次访问</h1>");
	        }
	
	
	    }
	
	    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
	        this.doPost(request, response);
	    }
	}

JSP:入门学习

1. 概念:
* Java Server Pages: java服务器端页面
	* 可以理解为:一个特殊的页面,其中既可以指定定义html标签,又可以定义java代码
	* 用于简化书写!!!
2. 原理
* JSP本质上就是一个Servlet
3. JSP的脚本:JSP定义Java代码的方式
1. <%  代码 %>:定义的java代码,在service方法中。service方法中可以定义什么,该脚本中就可以定义什么。
2. <%! 代码 %>:定义的java代码,在jsp转换后的java类的成员位置。
3. <%= 代码 %>:定义的java代码,会输出到页面上。输出语句中可以定义什么,该脚本中就可以定义什么。
4. JSP的内置对象:
* 在jsp页面中不需要获取和创建,可以直接使用的对象
* jsp一共有9个内置对象。
* 今天学习3个:
	* request
	* response
	* out:字符输出流对象。可以将数据输出到页面上。和response.getWriter()类似
		* response.getWriter()和out.write()的区别:
			* 在tomcat服务器真正给客户端做出响应之前,会先找response缓冲区数据,再找out缓冲区数据。
			* response.getWriter()数据输出永远在out.write()之前

Session:主菜

1. 概念:服务器端会话技术,在一次会话的多次请求间共享数据,将数据保存在服务器端的对象中。HttpSession
2. 快速入门:
1. 获取HttpSession对象:
	HttpSession session = request.getSession();
2. 使用HttpSession对象:
	Object getAttribute(String name)  
	void setAttribute(String name, Object value)
	void removeAttribute(String name)  
3. 原理
* Session的实现是依赖于Cookie的。
4. 细节:
1. 当客户端关闭后,服务器不关闭,两次获取session是否为同一个?
	* 默认情况下。不是。
	* 如果需要相同,则可以创建Cookie,键为JSESSIONID,设置最大存活时间,让cookie持久化保存。
			Cookie c = new Cookie("JSESSIONID",session.getId());
	        c.setMaxAge(60*60);
	        response.addCookie(c);

2. 客户端不关闭,服务器关闭后,两次获取的session是同一个吗?
	* 不是同一个,但是要确保数据不丢失。tomcat自动完成以下工作
		* session的钝化:
			* 在服务器正常关闭之前,将session对象系列化到硬盘上
		* session的活化:
			* 在服务器启动后,将session文件转化为内存中的session对象即可。
			
3. session什么时候被销毁?
	1. 服务器关闭
	2. session对象调用invalidate() 。
	3. session默认失效时间 30分钟
		选择性配置修改	
		<session-config>
		     <session-timeout>30</session-timeout>
		</session-config>
5. session的特点
1. session用于存储一次会话的多次请求的数据,存在服务器端
2. session可以存储任意类型,任意大小的数据
	* session与Cookie的区别:
		1. session存储数据在服务器端,Cookie在客户端
		2. session没有数据大小限制,Cookie有
		3. session数据安全,Cookie相对于不安全
ArduPilot简介 一,什么是ArduPilot? ArduPilot是一个可信的,多用途的,开源的自动驾驶系统。该系统支持了非常多的交通工具类型,包括多旋翼无人机,传统直升机,固定翼飞行器,船,潜艇,巡逻车等。源码由大型开发者社区的专家和爱好者共同开发和维护。也欢迎更多的开发者加入源码的迭代演进,最好的“打开”方式就是加入开发者团队论坛。该论坛对所有人开放,在这里可以深入感受到开发者们对ArduPilot的热爱。 论坛链接:ArduPilot Discourse 开发者指南:Welcome to the ArduPil 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

session和cookie的关系是什么

是 Web 开发中常见的技术,它们之间既有联系又有区别。通过这种配合,可以实现更安全、灵活的 Web 应用。

u012534547的博客 726

Cookie和Session笔记

Cookie cookie是服务器生成给客户端的,并且存储在客户端的小数据 为什么要有这个cookie的存在? http的请求是无状态的,即,客户端在第二次来访服务器时,服务器根本不知道客户端来过。(自动登录、大数据分析需要) 添加cookie给客户端&获取客户端发来的cookie protected void doGet(HttpServletRequest req, H...

qq_41481440的博客 195

Session 与 Cookie

由服务器发送给浏览器的一小段数据,浏览器将其保存在本地。后续每次访问该网站时都会自动携带这些数据返回服务器。Session 是服务器端用于存储用户会话信息的一种机制。每个用户都有一个唯一的 Session 对象,用于保存其私有数据。对比项CookieSession存储位置客户端(浏览器)服务端安全性较低,易被篡改较高,数据在服务器存储容量小(一般 4KB)大(取决于服务器)是否依赖不依赖 Session通常依赖 Cookie 来保存 Session ID生命周期控制。

m0_73956614的博客 1007

浅谈 cookie 和 session

例如,用户登录后,服务器会生成一个唯一的身份标识(如会话ID)并保存在 cookie 中,以后每次请求时,浏览器会携带该 cookie,服务器通过这个标识来识别用户身份。:服务器接收到请求后,通过请求中的 session ID 查找对应的 session 数据,从而知道这个请求是哪个用户发出的,并可以访问之前存储的用户状态信息。它是由服务器发送,并在客户端存储的,每次用户发起请求时,浏览器会自动携带相应的 cookie 数据发送给服务器。session 需要服务器存储,但可以避免大数据在客户端的存储。

weixin_62371118的博客 898

Cookie和Session的学习

Cookie 一、定义   是服务器发送给客户端,并且储存在客户端的小数据。客户端的下一次来访,会带上早前给的cookie数据 二、应用场景   一般用于自动登录、浏览记录、购物车等 三、为什么要有Cookie    http的请求是无状态的,客户端与服务器在通讯的时候,是无状态的,其实就是客户端在第二次来访的时候,服务器根本就不知道这个客户端以前有没有来访问过。 为了更好的用户体验,...

Admin_swevlet的博客 305

Cookie & Session 笔记

1、Cookie介绍 Cookie 一份小数据,是服务端给客户端的,并且存储在客户端上的一份小数据。 应用场景:自动登录、浏览记录、购物车 为什么要有cookie?(面试可能会问) http 的请求是无状态的。客户端与服务端通讯时,是无状态的,也就是客户端每次访问服务端都是一次新的访问,服务端不知道这个客户端以前有没有来访问过。从客户层面来讲,方便用户,提高用户体验(自动登录);从公司层面上讲,...

Ydecube的博客 262

session、cookie和cache的区别

Session 是单用户的会话状态。当用户访问网站时,产生一个 sessionid。并存在于 cookies中。每次向服务器请求时,发送这个 cookies,再从服务器中检索是否有这个 sessionid保存的数据; Cookie同session一样是保存你个人信息的,不过是保存在客户端,也就是你使用的电脑上,并且不会被丢掉,除非你删除浏览器Cookie; 而 cache ,则是服务器端的缓存,...

浅浅的博客 1421

图解Cookie和Session的区别

在Web开发中,Cookie和Session是两种常用的技术,它们用于在HTTP请求之间保留用户信息。虽然它们的目标相似,但是它们的工作方式和用途有所不同。本人每篇文章都是一字一句码出来,希望对大家有所帮助,多提提意见。

小马甲 593

Cookie & Session的使用

1、请求转发和重定向 (1)重定向 测试代码: // 之前的写法 //response.setStatus(302); //response.setHeader("Location", "login_success.html"); // 重定向写法: 重新定位方向,参数跳转的位置 response.sendRedirect("login_success.html"); 1、地址上显示的是最后的那个资源的路径地址。 2、请求次数最少有两次,服务器在第一次请求后,会返回302 以及一个

pipizhen_的博客 448
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