防止伪造跨站请求的小招式

  1. <?php 
  2. class Crumb {                                                                                                   
  3.  
  4.     CONST SALT = "your-secret-salt";                                                          
  5.  
  6.     static $ttl = 7200;                                                                                            
  7.  
  8.     static public function challenge($data) { 
  9.         return hash_hmac('md5'$data, self::SALT); 
  10.     }                                                                                                              
  11.  
  12.     static public function issueCrumb($uid$action = -1) { 
  13.         $i = ceil(time() / self::$ttl); 
  14.         return substr(self::challenge($i . $action . $uid), -12, 10); 
  15.     }                                                                                                              
  16.  
  17.     static public function verifyCrumb($uid$crumb$action = -1) { 
  18.         $i = ceil(time() / self::$ttl);                                                                            
  19.  
  20.         if(substr(self::challenge($i . $action . $uid), -12, 10) == $crumb || 
  21.             substr(self::challenge(($i - 1) . $action . $uid), -12, 10) == $crumb
  22.             return true;                                                                                           
  23.  
  24.         return false; 
  25.     }                                                                                                              
  26.  

 

  代码中的$uid表示用户唯一标识,而$ttl表示这个随机串的有效时间。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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